z = tsne.fit(x_mnist) df["comp1"]= z[:,0]df["comp2"]= z[:,1]plot(huedf.tit(), ata=f) 该图显示了 MNIST 数据的二维可视化。颜色定义了目标数字及其在 2D 空间中的特征数据位置。 在本教程中,我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。 点击文末 “阅读原文” 获取全...
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 Python API 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: 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化 MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化 我们将从加载所需的库和函数开始。 import...
MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化 接下来,我们将把同样的方法应用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集非常合适,我们可以使用Keras API的MNIST数据。我们只提取数据集的训练部分,因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE需要太多的时间来处理,因此,我将只使用3000行。 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 x_train= xt...
# 每个文档中的主要议题编号 to_n = np.agax(rr, ais=1) # tSNE降维 tsel = TSE(n=2, vre=1, rae=0, ae=.99, int='pca') tlda = tsl.frm(arr) # 使用Bokeh绘制主题集群图 oueook() n_tics = 4 m plot.scatter(xda[:,]) 复制代码 编辑切换为居中 添加图片注释,不超过 140 字(可选)...
TSNE.py 代码语言:javascript 复制 # coding=utf-8from sklearn.manifoldimportTSNEfrom pandas.core.frameimportDataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpimportkmask #用TSNE进行数据降维并展示聚类结果 tsne=TSNE()tsne.fit_transform(k.data_zs)#进行数据降维,并返回结果 ...
简介:【4月更文挑战第30天】t-SNE算法是用于高维数据可视化的非线性降维技术,通过最小化Kullback-Leibler散度在低维空间保持数据点间关系。其特点包括:高维到二维/三维映射、保留局部结构、无需预定义簇数量,但计算成本高。Python中可使用`scikit-learn`的`TSNE`类实现,结合`matplotlib`进行可视化。尽管计算昂贵,t-...
/usr/bin/env python2#-*- coding:utf-8 -*-34#接k_means.py5#k_means.py中得到三维规范化数据data_zs;6#r增加了最后一列,列索引为“聚类类别”78fromsklearn.manifoldimportTSNE910tsne=TSNE()11tsne.fit_transform(data_zs)#进行数据降维,降成两维12#a=tsne.fit_transform(data_zs) #a是一个...
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# 每个文档中的主要议题编号to_n = np.agax(rr, ais=1)# tSNE降维tsel = TSE(n=2, vre=1, rae=0, ae=.99, int='pca')tlda = tsl.frm(arr)# 使用Bokeh绘制主题集群图oueook()n_tics = 4mplot.scatter(xda[:,]) pyLDAVis 最后,pyLDAVis 是最常用的,也是一种将主题模型中包含的信息可视化的...
1],'go')#d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 2]#plt.plot(d[0], d[1], 'b*')plt.savefig("data.png") plt.show() AI代码助手复制代码 数据格式 数据需要用xlsx文件存储,表头名为Id。 执行TSNE.py即可获得可视化图片。 Python的优点有哪些 ...