PCA giảm chiều bằng fit_transform
Hiểu PCA fit hướng chính của dữ liệu rồi transform sang không gian ít chiều hơn.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: 2D NumPy, mean/variance, fit-transform.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Hiểu PCA fit hướng chính của dữ liệu rồi transform sang không gian ít chiều hơn.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 368 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện sklearn.decomposition.PCA trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit PCA với n_components, trả shape mới, transformed values và explained_variance_ratio.
def pca_reduce(X, n_components):Input
Ma trận X số và số component không vượt số feature.
Output
Dictionary shape, transformed, explained_variance_ratio.
Ràng buộc
Dùng cùng PCA object cho fit_transform; không tự chọn component khác input.
Ví dụ
Giải thích
Ba điểm trên đường x=y chỉ cần một component và component đó giải thích toàn bộ variance.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.