functiontsneVal=kTSNE(Fea,options,species,figflag)%% 执行数据的t-sne降维,需要MATLAB2017a及以上版本%% 可以实现2维、3维以及更高维度的降维,只有二维和三维可以画图% 输入:% Fea:待降维数据,R*Q的矩阵,R为批次数,Q为特征维度,例如特征维度为8的共100组数,tempFea的维度应为100*8。输入该变量时一定要注...
PCA和TSNE是两种常用的数据降维技术，PCA适用于线性关系的数据，而TSNE更适用于保持数据的局部结构和进行可视化。在评估聚类质量时，可以使用CalinskiHarabasz指数、轮廓系数和DaviesBouldin指数等指标。这些指标从不同角度衡量了聚类结果的优劣，为选择最优的聚类数量和降维方法提供了依据。
silhouette_pca = silhouette(data_pca, labels); silhouette_tsne = silhouette(data_tsne, labels); % 计算 Davies-Bouldin指数 db_pca = evalclusters(data_pca, 'kmeans', 'DaviesBouldin', 'KList', 1:num_classes); db_tsne = evalclusters(data_tsne, 'kmeans', 'DaviesBouldin', 'KList', 1:num...
tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选; X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成; no_dims 的默认值为 2;(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mappedX) init_dims:注意,在运行 tsne 函数之前,需要使用 PCA 对数据预处理,将原始样本集的维度降低至init_dims维度(默认为 30)。
以下是使用Matlab进行脑电数据集的t-SNE可视化的代码示例: ```matlab % 导入脑电数据集 load('EEGdata.mat'); % 数据预处理:标准化 data = zscore(EEGdata); % 使用t-SNE进行降维 rng(0); % 设置随机数种子,确保结果可重复 Y = tsne(data); % 创建颜色索引,用于区分不同类别的数据 classes = uniqu...
T-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种常用的降维方法,它可以将高维数据映射到低维空间中,使得在低维空间中的数据点之间保持一定的距离关系。T-SNE的实现通常需要使用MATLAB的`tsne`函数。 下面是一个简单的MATLAB程序,用于实现T-SNE降维特征可视化: % 读取数据 data = load('your_data.csv')...
接下来使用Matlab中的tsne函数建立t-SNE模型,并通过gscatter函数对降维后的数据进行可视化展示。 5. t-SNE重构 除了降维,t-SNE还可以用于对数据进行重构。在Matlab中,可以使用reconstruct函数来实现t-SNE的重构。以下是一段简单的重构代码示例: ```matlab 重构数据 reconstructed_data = reconstruct(model, data); ...
tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选; X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成; no_dims 的默认值为 2;(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mappedX) init_dims:注意,在运行 tsne 函数之前,需要使用 PCA 对数据预处理,将原始样本集的维度降低至init_dims维度(默认为 30)...
Y = tsne(data); LDA:MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了fitcdiscr函数用于LDA,但需要注意它主要用于分类而非降维。对于纯粹的降维目的,可能需要手动实现LDA或使用其他工具箱。 Autoencoder:MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了构建和训练神经网络的能力,包括自编码器。你可以使用这些工具来设计和训...
已知test和testlabel画tsne matlab 已知数据 用matlab画出图像,当下越来越多研究人员选择运用Matlab对数据进行建模处理,并进行相应的数据可视化操作。本系列对Matlab绘图与可视化方法进行了总结,并给出了相应的模板供各位参考使用,希望对各位的研究与工作有所帮助?✔