ÎncepețiÎncepe gratuit

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.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare nesupervizată în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • 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.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import TSNE
____

# Create a TSNE instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: tsne_features
tsne_features = ____

# Select the 0th feature: xs
xs = tsne_features[:,0]

# Select the 1st feature: ys
ys = tsne_features[:,1]

# Scatter plot, coloring by variety_numbers
____
plt.show()
Editează și rulează codul