Повторение: песни птиц

Часть раздела Обучение без учителя путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 28 из 51.

Задание

Средне

Наблюдатель за птицами записал 160 песен четырёх видов, по 7 измерений для каждой. Сожми их в одну карту, как вина, с которых начиналась эта глава.

Масштабируй измерения и подгони PCA(), который сохраняет все компоненты; сохрани результат его fit_transform в points.
Выведи долю разброса, которую сохраняют первые два компонента, с точностью до 3 десятичных знаков, и количество компонентов, необходимое для достижения 90%.
Построй диаграмму рассеяния для первых двух компонентов: по одной группе на каждый вид, с названием вида и легендой. Покажи её.

Для другого наблюдателя за птицами:

First two keep: 0.818
Components for 90%: 4

Диаграмма с заголовком «Птичьи песни в 2D», первый компонент по горизонтали, второй — по вертикали: четыре группы песен — blackbird, chaffinch, robin и wren, каждая своим цветом, с легендой

Coddy описывает твою карту. Какие два вида поют наиболее похоже?

Попробуйте сами

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

# Записи орнитолога-любителя: 7 измерений для каждой из 160 песен и вид исполняющей их птицы
songs = pd.read_csv("songs.csv")
X = songs.drop(columns="species")

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Bird Songs in 2D")
ax.set_xlabel("First component")
ax.set_ylabel("Second component")

# Напишите свой код ниже