Update lab2.md

lab2.md

@@ -191,7 +191,7 @@ frame1['cluster'].value_counts()
 frame_minik['cluster'].value_counts()
 ```
 
-Из-за большого количества запросов не совсем удобно смотреть таблицы и хотелось бы больше интерактивности для понимания. Поэтому сделаем графики взаимного расположения запросов друг относительного друга. Сначала необходимо вычислить расстояние между векторами. Для этого можно применить косинусное расстояние. При этом можно использовать вычитание из единицы, чтобы не было отрицательных значений и находиться в пределах от $0$ до $1$.
+Из-за большого количества запросов не совсем удобно смотреть таблицы и хотелось бы больше интерактивности для понимания. Поэтому сделаем графики взаимного расположения запросов друг относительного друга. Сначала необходимо вычислить расстояние между векторами. Для этого можно применить косинусное расстояние. При этом можно использовать вычитание из единицы, чтобы не было отрицательных значений и находиться в пределах от $`0`$ до $`1`$.
 
 Так как графики будут двух- и трехмерные, а исходная матрица расстояний n-мерная, то придется применять алгоритмы снижения размерности. На выбор есть много алгоритмов (MDS, PCA, t-SNE), но остановим выбор на Incremental PCA. Этот выбор сделан вследствие выигрыша данного алгоритма в ресурсоемкости.