为了完成该过程,我从scikit-learn源代码的TSNE类中借鉴了一些东西。 首先,我们将导入以下库并设置一些绘图属性,这些属性将在我们绘制数据时发挥作用。 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromscipy.spatial.distanceimportpdistfromsklearn.manifold.t_sneimport_joint_probabilitiesfromscipyimportlinalgfrom...
第5步-t-SNE降维与可视化 （1）导入所需的库 from sklearn.manifold import TSNE （2）t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2)tsne.fit(X_std)（3）可视化t-SNE降维分类结果 X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'})data_tsne = pd.concat([X...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd # 加载 digits 数据集 digits = load_digits() # 绘制数字图像 idx=1000 plt.imshow(digits.images[idx]) plt.title(f'Label: {digits.target[idx]}...
第5步-t-SNE降维与可视化(1)导入所需的库from sklearn.manifold import TSNE(2)t-SNE降维tsne = TSNE(n_components=2)tsne.fit(X_std)(3)可视化t-SNE降维分类结果X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'})data_tsne = pd.concat([X_tsne, Y]...
import mtutils as mtfrom sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfea_info = mt.json_load('fea.json')fea_data = np.array(list(fea_info.values()))scaler = StandardScaler()data...
t-SNE实践——sklearn教程 t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术,它是基于SNE可视化的改进,解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点,是目前最好的降维可视化手段。 关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。 代码见下面例一
第5步-t-SNE降维与可视化(1)导入所需的库from sklearn.manifold import TSNE(2)t-SNE降维tsne = TSNE(n_components=2)tsne.fit(X_std)(3)可视化t-SNE降维分类结果X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'})data_tsne = pd.concat([X_tsne, Y]...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性降维算法,常用于可视化高维数据。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的t-SNE模块来实现这个算法。 t-SNE算法简介 t-SNE算法是由Geoffrey Hinton和Laurens van der Maaten提出的一种降维算法,其目标是将高维数据映射到低维空间,以便于可视化和数据...
Python sklearn out of memory... :( t-SNE的作者说,他们“已经将这项技术应用于数据集,最多有3000万个例子”(尽管他没有指定数据和运行时的维度)。如果你有一个更大的数据集,你可以扩大你的硬件,调整参数(例如,sklearn的t-SNE中的angle参数),或尝试替代(如LargeVis,其作者声称“与tSNE比较,LargeVis显着降...
第5步-t-SNE降维与可视化 (1)导入所需的库 from sklearn.manifold import TSNE (2)t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2) tsne.fit(X_std) (3)可视化t-SNE降维分类结果 X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'}) ...