더 큰 데이터셋에서 PCA 적용
이번에는 13차원으로 이루어진 좀 더 큰 ANSUR 데이터 샘플(ansur_df로 미리 로드됨)에 PCA를 적용해 보겠습니다. 학습된 모델은 다음 연습 문제에서 사용합니다.
주성분 자체를 사용하지 않을 것이므로 데이터를 변환할 필요는 없습니다. 대신 데이터에 pca를 맞추기만 하면 충분합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 차원 축소
연습 안내
scaler를 생성하세요.- 데이터를 표준화하세요.
PCA()인스턴스를 생성하세요.- 표준화된 데이터에 맞추어(fit) 학습하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
# Scale the data
scaler = ____
ansur_std = ____
# Apply PCA
pca = ____
pca.____