PCA på ett större dataset
Nu ska du tillämpa PCA på ett något större urval från ANSUR-datasetet med 13 dimensioner, som återigen är förladdat som ansur_df. Den anpassade modellen används i nästa övning.
Eftersom vi inte använder huvudkomponenterna direkt behöver du inte transformera data – det räcker att anpassa pca till datamängden.
Den här övningen är en del av kursen
Dimensionsreduktion i Python
Övningsinstruktioner
- Skapa
scaler. - Standardisera data.
- Skapa
PCA()-instansen. - Anpassa den till de standardiserade data.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
# Scale the data
scaler = ____
ansur_std = ____
# Apply PCA
pca = ____
pca.____