ÎncepețiÎncepe gratuit

Reducerea dimensionalității măsurătorilor peștilor

Într-un exercițiu anterior, ai văzut că 2 este o alegere rezonabilă pentru „dimensiunea intrinsecă" a măsurătorilor peștilor. Acum folosește PCA pentru reducerea dimensionalității acestor măsurători, păstrând doar cele mai importante 2 componente.

Măsurătorile peștilor au fost deja scalate pentru tine și sunt disponibile ca scaled_samples.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare nesupervizată în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă PCA din sklearn.decomposition.
  • Creează o instanță PCA numită pca cu n_components=2.
  • Folosește metoda .fit() a obiectului pca pentru a o antrena pe măsurătorile scalate ale peștilor, scaled_samples.
  • Folosește metoda .transform() a obiectului pca pentru a transforma scaled_samples. Atribuie rezultatul variabilei pca_features.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import PCA
____

# Create a PCA model with 2 components: pca
pca = ____

# Fit the PCA instance to the scaled samples
____

# Transform the scaled samples: pca_features
pca_features = ____

# Print the shape of pca_features
print(pca_features.shape)
Editează și rulează codul