Применение t-SNE к данным ANSUR

t-SNE — отличный метод для визуального исследования многомерных наборов данных. В этом упражнении вы примените его к набору данных ANSUR. Удалите нечисловые столбцы из предварительно загруженного набора данных df и обучите модель TSNE на числовых данных.

Это упражнение является частью курса

Снижение размерности в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Удалите нечисловые столбцы из набора данных.
Создайте модель TSNE со скоростью обучения 50.
Обучите модель и преобразуйте числовой набор данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Non-numerical columns in the dataset
non_numeric = ['Branch', 'Gender', 'Component']

# Drop the non-numerical columns from df
df_numeric = df.____(____, axis=____)

# Create a t-SNE model with learning rate 50
m = ____(____)

# Fit and transform the t-SNE model on the numeric dataset
tsne_features = m.____(____)
print(tsne_features.shape)

Редактировать и запускать код