在我们对网络的结果进行可视化时,主要用到的其实也就是这三个参数,其余参数我们默认就好,如我们在二维图像上进行可视化时,可以这样写: ts = manifold.TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0) 下面是t-SNE处理的完整函数: def visual(feat): #t-SNE的最终结果的降维与可视化 ts = manifold.TSNE(...
双特征图信息融合模型,python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 423 -- 1:22 App 时序振动轴承数据转为灰度图(Gray image),python代码,凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊断数据 2022 -- 2:13 App 深度学习,添加多头注意力机制transformer,python代码,端对端滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWR...
多模态模型(1D、2D特征融),python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 6126 -- 1:55 App 深度学习,快速傅里叶变换卷积网络(FFT-CNN)实现端对端滚珠轴承故障诊断,十分类,CWRU轴承数据集,准确率99以上 889 -- 2:37 App 深度学习,VGG16,python代码实现滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWRU...
首先，安装所需的库：pip installscikit-learnpip install matplotlib 然后，使用以下代码实现t-sne可视化...
t-SNE t-分布领域嵌入算法(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。与其他降维算法(如PCA)相比,t-SNE创建了一个缩小的特征空间,相似的样本由附近的点建模,不相似的样本由高概率的远点建模。
1D_CNN-2D_CNN双通道融合,python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 深度学习探索猿 447 0 RegNet-小波时频图,python实现轴承故障诊断,CWRU轴承数据,准确99,T-SNE可视化 深度学习探索猿 513 0 深度学习,GAF-CNN,python实现滚动轴承故障诊断代码,CWRU轴承数据集,T-SEN可视化,准确率达99...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性的降维算法,常用于可视化高维数据。它可以将高维数据映射为低维空间,同时保持数据间的局部关系。在本案例中,我们将使用t-SNE算法对一个手写数字数据集进行降维和可视化分析。 2.算法原...
t-SNE(t分布-随机邻近嵌入)聚类图 让我们使用 t-SNE(t分布-随机邻近嵌入)算法在 2D 空间中可视化文档集群。 1. 2. # 获取话题权重和主导话题 --- 3. 4. # 获取主题权重 5. for i, row_list: 6. tophts.apd([w for i, w in rost[0]] ) 7. 8. # 主题...
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