局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE) from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding def lle_dimensionality_reduction(X, num_components=None, n_neighbors=10): """ 使用局部线性嵌入(LLE)进行降维。 参数: - X: pandas D
Python可视化Embedding分布 t-SNE 可视化 t−SNE(t−distributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的降维技术,用于可视化高维数据。可以使用sklearn.manifold.TSNE来计算并可视化嵌入。 二维可视化 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.manifoldimportTSNE# 生成示例数据np.random.seed(42)data=np.r...
5、Spectral Embedding Spectral Embedding是一种基于图论和谱理论的降维技术,通常用于将高维数据映射到低维空间。它的核心思想是利用数据的相似性结构,将数据点表示为图的节点,并通过图的谱分解来获取低维表示。 from sklearn.manifold import SpectralEmbedding sp_emb = SpectralEmbedding(n_components=1, affinity='...
LLE(locally linear embedding)LLE 即局部线性嵌入算法,它是一种非线性降维算法。该算法核心思想为每个点可以由与它相邻的多个点的线性组合而近似重构,然后将高维数据投影到低维空间中,使其保持数据点之间的局部线性重构关系,即有相同的重构系数。在处理所谓的流形降维的...
22 lle=manifold.LocallyLinearEmbedding(n_components=2,n_neighbors=k) 23 X_r=lle.fit_transform(X) 24 ax=fig.add_subplot(2,2,i+1) 25 colors = ((1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1), (0.5, 0.5, 0), (0, 0.5, 0.5), (0.5, 0, 0.5), (0.4, 0.6, 0), (0.6, 0.4, 0...
reducer=umap.UMAP(n_components=2)embedding=reducer.fit_transform(X)# 可视化降维结果 plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(embedding[:,0],embedding[:,1],c=y,cmap='viridis')plt.title('UMAP Projection of Moon Data')plt.show() 通过上面的代码,我们可以将手写数字数据集降维到二维空间,并用散点...
torch.nn.embedding函数的深入解析 问题的开端 过程解析 总结 其他 问题的开端 问题的起源从embedding开始,本人并不是以nlp为主,在看过一些论文和书籍后发现embedding有降维功能,但实际操作后,发现torch.nn.embedding这个函数将每一个元素都扩展成了embedding_dim的tensor,那么怎么达到降维的目的呢?根据在网上查到的博客...
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。
defplot_LocallyLinearEmbedding_k_d1(*data):'''测试 LocallyLinearEmbedding 中 n_neighbors 参数的影响,其中降维至 1维'''X,y=data Ks=[1,5,25,y.size-1]#n_neighbors参数的候选值的集合fig=plt.figure()fori, kinenumerate(Ks): lle=manifold.LocallyLinearEmbedding(n_components=1,n_neighbors=k)...
t-分布邻域嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)是一种用于数据降维和可视化的机器学习算法,尤其适用于高维数据的降维。t-SNE通过将高维数据嵌入到低维空间(通常是二维或三维)中,使得…