Update lab2.md

lab2.md

@@ -206,18 +206,21 @@ from sklearn.metrics.pairwise import
 cosine_similarity
 dist = 1 - cosine_similarity(tfidf_matrix)
 dist.shape
-     # Метод главных компонент - PCA
+
+# Метод главных компонент - PCA
 from sklearn.decomposition import IncrementalPCA
 icpa = IncrementalPCA(n_components=2, batch_size=16)
 icpa.fit(dist)
 demo2 = icpa.transform(dist)
 xs, ys = demo2[:, 0], demo2[:, 1]
+
 # PCA 3D
 from sklearn.decomposition import IncrementalPCA
 icpa = IncrementalPCA(n_components=3,batch_size=16)
 icpa.fit(dist)
 ddd = icpa.transform(dist)
 xs, ys, zs = ddd[:, 0], ddd[:, 1], ddd[:, 2]
+
 #Можно сразу примерно посмотреть, что получится в итоге
 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 fig = plt.figure()