t-SNE在数据点的数量上具有二次时间和空间复杂性。 这使得它应用于超过10,000个观察对象组成的数据集的时候特别慢和特别消耗资源。 八、困惑度(perplexity) 在使用t-SNE或者SNE时,除了指定你想要降维的维度(参数n_components),另一个重要的参数是困惑度(Perplexity)。 困惑度大致表示如何在局部或者全局位面上平衡关注...
# T1、二维可视化 # 2.1、初始化T-SNE模型 # 2.2、转换数据 X_tsne_2d [[ -5.449044 -68.44699 ] [ 12.961729 20.65787 ] [ 11.528878 -4.492914 ] ... [ 3.2276514 2.8702545] [-24.402897 -14.898608 ] [ -0.2628215 -2.336792 ]] # 2.3、可视化结果并标注数据点标签 # T1、添加颜色条及其对应类别 # ...
DS:基于鸢尾花数据集利用多种数据降维技术(PCA、SVD、MDS、LDA、T-SNE)实现三维可视化实现代码 基于鸢尾花数据集利用多种数据降维技术(PCA、SVD、MDS、LDA、T-SNE)实现三维可视化 # 1、加载示例数据集(鸢尾花数据集) X_arr (150, 4) [[5.1 3.5 1.4 0.2] [4.9 3. 1.4 0.2] [4.7 3.2 1.3 0.2] …… ...
相比之前常用的PCA算法，该算法更加的先进，应用的领域也非常的多，在单细胞转录组的数据分析中，t-SNE...
t-SNE是一种__算法,利用__不变的特性进行运算 A. 高维向量降维可视化,相对权重 B. 模型决策分析,相对距离 C. 模型决策分析,相对权重 D. 高维向量降维可视化,相对距离 题目标签:特性行运算算法如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
基于MNIST手写数字数据集利用T-SNE/TSNE方法实现高维数据集可视化应(二维可视化和三维可视化)应用案例 # 1、定义数据集 digits {'data': array([[ 0., 0., 5., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 10., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 16., 9., 0.], ...