Ôn tập: Tiếng chim

Thuộc phần Học không giám sát trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 28 trên 51.

Thử thách

Trung bình

Một người quan sát chim đã ghi âm 160 bài hát của bốn loài, mỗi bài có 7 phép đo. Hãy nén chúng vào một bản đồ, như dữ liệu rượu vang ở phần đầu chương này.

Chuẩn hóa các phép đo rồi tạo một PCA() giữ lại mọi thành phần; lưu kết quả fit_transform vào points.
In tỷ lệ độ phân tán mà hai thành phần đầu tiên giữ lại, làm tròn đến 3 chữ số thập phân, và số thành phần cần để đạt 90%.
Vẽ biểu đồ phân tán của hai thành phần đầu tiên, mỗi nhóm tương ứng với một loài, gắn nhãn bằng tên loài và thêm chú giải. Hiển thị biểu đồ.

Dành cho một người quan sát chim khác:

First two keep: 0.818
Components for 90%: 4

Biểu đồ có tiêu đề Bird Songs in 2D, thành phần thứ nhất nằm ngang và thành phần thứ hai nằm dọc: bốn nhóm bài hát của các loài chim sáo đen, chim sẻ thông, chim cổ đỏ và chim hồng tước, mỗi nhóm có màu riêng và có chú giải

Coddy mô tả bản đồ của bạn. Hai loài nào hót giống nhau nhất?

Tự làm thử

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

# Dữ liệu ghi âm của một người quan sát chim: 7 phép đo cho mỗi bài trong 160 bài hót, cùng loài chim cất tiếng hót
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")

# Viết code của bạn bên dưới