Huấn luyện t-SNE trên dữ liệu ANSUR
t-SNE là một kỹ thuật tuyệt vời để khám phá trực quan các bộ dữ liệu nhiều chiều. Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng nó cho bộ dữ liệu ANSUR. Bạn sẽ loại bỏ các cột không phải số khỏi dữ liệu đã được nạp sẵn df và huấn luyện TSNE trên bộ dữ liệu dạng số này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Hướng dẫn bài tập
- Loại bỏ các cột không phải số khỏi bộ dữ liệu.
- Tạo một mô hình
TSNEvới learning rate bằng 50. - Fit và transform mô hình trên bộ dữ liệu dạng số.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)