1. सीखें
    2. /
  2. पाठ्यक्रम
    3. /
  3. Unsupervised Learning bằng Python
Connected

अभ्यास

Trực quan hóa t-SNE cho bộ dữ liệu hạt ngũ cốc

Trong video, bạn đã thấy t-SNE được áp dụng cho bộ dữ liệu iris. Ở bài này, bạn sẽ áp dụng t-SNE cho dữ liệu mẫu hạt ngũ cốc và quan sát các đặc trưng t-SNE thu được bằng biểu đồ scatter. Bạn được cung cấp mảng samples chứa các mẫu hạt và danh sách variety_numbers cho biết số hiệu giống của mỗi mẫu hạt.

निर्देश

100 XP
  • Import TSNE từ sklearn.manifold.
  • Tạo một instance TSNE tên là model với learning_rate=200.
  • Áp dụng phương thức .fit_transform() của model lên samples. Gán kết quả cho tsne_features.
  • Chọn cột 0 của tsne_features. Gán kết quả cho xs.
  • Chọn cột 1 của tsne_features. Gán kết quả cho ys.
  • Vẽ biểu đồ scatter cho các đặc trưng t-SNE xs và ys. Để tô màu các điểm theo giống hạt, truyền thêm tham số c=variety_numbers.