"Tracer les données générées dans le plan ($R^2$).\n",
"Commenter la difficulté du clustering."
]
},
...
...
@@ -114,7 +114,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Comment avez vous choisi K ? Faites quelques testes, commentez les résultats. Gardez le meilleur hyperparmètre K. "
"Comment avez vous choisi K ? Faites quelques tests, commentez les résultats. Gardez le meilleur hyperparmètre K. "
]
},
{
...
...
@@ -144,7 +144,7 @@
"source": [
"# ACP / PCA / Principal Components Analysis\n",
"On a vu la PCA ce matin. La fonction Scikit pour cette transformation est `sklearn.decomposition.PCA`. À vrai dire, c'est un objet. Consulter la documentation rapidemment : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html ou la doc intégrée.\n",
"Effectuer une PCA sur vos données avec 2 composants. "
"Effectuer une PCA sur vos données avec 2 composantes. "