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

exercițiu

Vizualizare t-SNE a setului de date despre cereale

În video, ai văzut t-SNE aplicat pe setul de date iris. În acest exercițiu, vei aplica t-SNE pe datele despre eșantioane de cereale și vei examina caracteristicile t-SNE rezultate folosind o diagramă de dispersie. Ai la dispoziție un array samples cu eșantioane de cereale și o listă variety_numbers care indică numărul varietății pentru fiecare eșantion.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă TSNE din sklearn.manifold.
  • Creează o instanță TSNE numită model cu learning_rate=200.
  • Aplică metoda .fit_transform() a obiectului model pe samples. Atribuie rezultatul variabilei tsne_features.
  • Selectează coloana 0 din tsne_features. Atribuie rezultatul variabilei xs.
  • Selectează coloana 1 din tsne_features. Atribuie rezultatul variabilei ys.
  • Creează o diagramă de dispersie a caracteristicilor t-SNE xs și ys. Pentru a colora punctele după varietatea cerealelor, specifică argumentul cheie suplimentar c=variety_numbers.