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)。
t-SNE算法在MATLAB中有官方函数,名字就叫做tsne,熟悉编程的同学可以直接调用。 对于不熟悉MATLAB编程,或者希望更简洁的方法实现t-SNE降维,并实现可视化,则可以考虑使用本专栏封装的函数,它可以实现: 1.输入数据的行列方向纠正。是的,MATLAB的pca函数对特征矩阵的输入方向是有要求的,如果搞不清,程序可以帮你自动纠正。
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...
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); ...
针对plot函数,也可以直接使用简化版plot(y)格式,其将创建y中数据对每个值索引的二维线图(说白了就是以索引作为x)。具体可以分为如下三种情况: 如果y是向量,x轴的刻度范围是从 1 至 length(y)。(相当于运用索引作为x轴进行绘图) 如果y是矩阵,则plot函数绘制 y 中各列对其行号的图(相当于针对其中的每个列向...
聚类用于将数据分组,MATLAB的kmeans和linkage函数可以进行聚类: data = [1, 2; 3, 4; 5, 6; 7, 8]; [idx, C] = kmeans(data, 2); Z = linkage(data, 'ward'); 降维用于减少数据的维度,MATLAB的pca和tsne函数可以进行降维: data = [1, 2; 3, 4; 5, 6; 7, 8]; ...
在Matlab中,我们可以使用ica()函数来进行独立成分分析。 例如,假设我们有一个数据集X,我们可以使用以下代码来进行独立成分分析: [icasig, A, W] = ica(X); 3. t-SNE t-SNE是一种非线性的降维方法,它可以在保留数据之间的局部结构的同时,将高维数据映射到低维空间。在Matlab中,我们可以使用tsne()函数来...
在matlab中,我们可以使用tsne函数来创建t-SNE图。例如,下面的代码将创建一个包含4个特征的t-SNE图: ```matlab load fisheriris X = meas(:,1:4); Y = tsne(X); gscatter(Y(:,1),Y(:,2),species); ``` 这个代码将加载鸢尾花数据集,并使用tsne函数将所有特征映射到二维空间中。然后,我们使用...
MATLAB的t-SNE快速实现 利用MATLAB内置的tsne函数实现t-SNE降维，同时提供辅助函数kTSNE，简化参数设置、数据预处理和结果可视化，支持参数灵活调整，方便用户快速应用t-SNE技术。本文通过详细的案例分析和MATLAB实现，旨在帮助读者深入理解t-SNE算法，掌握其实现技巧，并应用于实际数据集的分析与可视化。
在MATLAB中,可以使用`tsne`函数来进行t-SNE降维。该函数接受原始数据矩阵作为输入,并返回降维后的数据矩阵。 5. 总结 MATLAB提供了丰富的降维方法,包括主成分分析、线性判别分析和t-SNE等。这些方法可以帮助我们处理高维数据,提取出重要的特征信息,并可视化数据。根据具体任务的需求,我们可以选择合适的降维方法来进行...