import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# загрузка датасета
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# выделение необходимых признаков
X = data[['Gender', 'International', 'GDP']]

# применение t-SNE для сокращения размерности
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# визуализация данных
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=data['Target'], cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('t-SNE х')
plt.ylabel('t-SNE у')
plt.title('t-SNE визуализация')
plt.show()