1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare nesupervizată în Python
Connected

exercițiu

Decorelarea măsurătorilor de cereale cu PCA

Ai observat în exercițiul anterior că măsurătorile de lățime și lungime ale cerealelor sunt corelate. Acum vei folosi PCA pentru a decorela aceste măsurători, apoi vei reprezenta grafic punctele decorelate și vei calcula corelația Pearson.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă PCA din sklearn.decomposition.
  • Creează o instanță a clasei PCA numită model.
  • Folosește metoda .fit_transform() a lui model pentru a aplica transformarea PCA asupra lui grains. Atribuie rezultatul variabilei pca_features.
  • Codul următor, care extrage, reprezintă grafic și calculează corelația Pearson pentru primele două coloane din pca_features, a fost deja scris pentru tine – apasă Trimite răspunsul pentru a vedea rezultatul!