Навчання t-SNE на даних ANSUR
t-SNE — чудовий метод для візуального дослідження наборів даних із великою кількістю вимірів. У цій вправі ви застосуєте його до набору даних ANSUR. Ви приберете нечислові стовпці з попередньо завантаженого датафрейму df і навчите TSNE на цьому числовому піднаборі.
Ця вправа є частиною курсу
Зменшення розмірності в Python
Інструкції до вправи
- Приберіть з набору даних нечислові стовпці.
- Створіть модель
TSNEзlearning_rate50. - Навчіть модель і виконайте перетворення на числовому наборі даних.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)