将 t-SNE 拟合到 ANSUR 数据
t-SNE 非常适合对高维数据集进行可视化探索。在本练习中，您将把它应用到 ANSUR 数据集。您将从已预加载的数据集 df 中移除非数值列，并在这个数值数据集上拟合 TSNE。
本练习是课程的一部分
Python 中的降维
练习说明
- 从数据集中删除非数值列。
- 创建一个
TSNE模型，并将 learning rate 设为 50。 - 在数值数据集上拟合并变换该模型。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)