เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแสดงภาพชุดข้อมูลเมล็ดธัญพืชด้วย t-SNE

ในวิดีโอ คุณได้เห็นการนำ t-SNE ไปใช้กับชุดข้อมูล iris แล้ว ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ลองนำ t-SNE ไปใช้กับข้อมูลตัวอย่างเมล็ดธัญพืช และตรวจสอบ t-SNE features ที่ได้ผ่าน scatter plot โดยมีอาร์เรย์ samples ของตัวอย่างเมล็ดธัญพืช และลิสต์ variety_numbers ที่ระบุหมายเลขสายพันธุ์ของแต่ละตัวอย่างให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Unsupervised Learning ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้า TSNE จาก sklearn.manifold
  • สร้าง TSNE instance ชื่อ model โดยกำหนด learning_rate=200
  • เรียกใช้เมธอด .fit_transform() ของ model กับ samples แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร tsne_features
  • เลือกคอลัมน์ 0 ของ tsne_features แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร xs
  • เลือกคอลัมน์ 1 ของ tsne_features แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร ys
  • สร้าง scatter plot จาก t-SNE features xs และ ys โดยกำหนดอาร์กิวเมนต์เพิ่มเติม c=variety_numbers เพื่อระบายสีจุดตามสายพันธุ์ของเมล็ดธัญพืช

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()
แก้ไขและรันโค้ด