1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Наглядове навчання в Python
Connected

упражнение

Декореляція вимірювань зерен за допомогою PCA

У попередній вправі ви помітили, що вимірювання ширини та довжини зерна корельовані. Тепер ви використаєте PCA, щоб зняти цю кореляцію, потім побудуєте графік декорельованих точок і обчислите їхню кореляцію Пірсона.

Инструкции

100 XP
  • Імпортуйте PCA з sklearn.decomposition.
  • Створіть екземпляр PCA з назвою model.
  • Використайте метод .fit_transform() об'єкта model, щоб застосувати перетворення PCA до grains. Присвойте результат змінній pca_features.
  • Наступний код для вибірки, побудови графіка та обчислення кореляції Пірсона для перших двох стовпців pca_features уже підготовлено. Натисніть «Надіслати відповідь», щоб переглянути результат!