Tekrar: Kuş Şarkıları

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimsiz Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 28 / 51.

Görev

Orta

Bir kuş gözlemcisi, dört türden 160 şarkı kaydetti; her biri için 7 ölçüm yaptı. Bu bölümün başındaki şaraplar gibi, hepsini tek bir haritaya sığdır.

Ölçümleri ölçeklendir ve her bileşeni koruyan bir PCA() uydur; fit_transform çıktısını points içinde tut.
İlk iki bileşenin koruduğu yayılım oranını 3 ondalık basamakla ve %90'a ulaşmak için gereken bileşen sayısını yazdır.
İlk iki bileşeni saçılım grafiğinde göster; her türü kendi adıyla etiketlenmiş bir grup olarak çiz ve bir gösterge ekle. Grafiği göster.

Başka bir kuş gözlemcisi için:

First two keep: 0.818
Components for 90%: 4

Başlığı Bird Songs in 2D olan bir grafik; yatay eksende birinci bileşen, dikey eksende ikinci bileşen: blackbird, chaffinch, robin ve wren olmak üzere her biri ayrı renkte ve göstergede yer alan dört şarkı grubu

Coddy haritanı açıklıyor. Hangi iki türün şarkıları birbirine en çok benziyor?

Kendin dene

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

# Bir kuş gözlemcisinin kayıtları: 160 ötüşün her biri için 7 ölçüm ve öten kuşun türü
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")

# Kodunuzu aşağıya yazın