PCA để khám phá đặc trưng
Bạn sẽ dùng pipeline PCA đã xây ở bài trước để trực quan khám phá cách một số đặc trưng phân loại liên quan đến phương sai trong poke_df.
Các đặc trưng phân loại này (Type & Legendary) nằm trong một DataFrame riêng là poke_cat_df.
Tất cả các gói và lớp liên quan đã được nạp sẵn cho bạn (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
('reducer', PCA(n_components=2))])
# Fit the pipeline to poke_df and transform the data
pc = ____
print(pc)