2、Umap数据降维 data_embedding=data_result['data_embedding']target=data_result['target']# n_component number should be less than cell numbern_component=6iterations=2000utrans=umap.umap_.UMAP(n_neighbors=20,n_components=n_component,metric='cosine',metric_kwds=None,output_metric='euclidean',outpu...
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='...
LE Laplacian Eigenmaps 是一种非线性降维技术(SpectralEmbedding) MDS(多维缩放):smacof 保留样本间的距离关系。 t-SNE:特别用于高维数据的可视化,保持局部邻域结构。 ISOMAP:通过测地距离保持全局结构。 Autoencoders:神经网络架构,用于学习数据的低维表示。 有的同学数了一下,说你这没有30个哇,骗人退订标题党.....
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...
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...
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...
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入,是一种非线性降维技术,用于在二维或三维空间中可视化数据 PythonAPI提供 T-SNE 方法可视化数据。在本教程中,我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖: ...
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...
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时候,效果比 PCA 要好很多。 LLE 降维算法展示...
非线性降维方法: 基于核函数的非线性降维方法——KPCA 、KICA、KDA 基于特征值的非线性降维方法(流型学习)——ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU 哈尔滨工业大学计算机技术专业的在读硕士生 Heucoder 则整理了 PCA、KPCA、LDA、MDS、ISOMAP、LLE、TSNE、AutoEncoder、FastICA、SVD、LE、LPP 共 12 种经典的降维算法...