初始化TSNE对象,并设置相关参数: 接下来,你需要创建一个TSNE对象,并设置一些参数,如n_components(降维后的维度数,通常为2或3以便可视化)、perplexity(影响算法性能的一个参数,值越大则邻域越大)、learning_rate(学习率,控制算法在梯度下降过程中的步长)等。 python tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30,...
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,并提供了相关资料、代码以及展示,下面将主要以 PCA 算法为例介绍降维算法具体操作。 03 主成分分析...
2. 示例代码 # 导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.manifoldimportTSNE# 加载数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.data# 特征y=iris.target# 标签# 应用t-SNE降维tsne=TSNE(n_components=2,random_state=0)X_embedded=tsne.fit_transform(X)# 可视化...
# 使用TSNE函数进行降维tsne=TSNE(n_components=2,perplexity=30,n_iter=1000,init='random',random_state=0)X_tsne=tsne.fit_transform(X) 1. 2. 3. 降维后的数据X_tsne是一个二维数组,每一行代表一个样本的坐标。 我们可以使用matplotlib库将降维后的数据可视化。 # 可视化降维结果plt.scatter(X_tsne[:,...
X_embedded = tsne.fit_transform(X) # 结果可视化 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_embedded[:, 0], X_embedded[:, 1]) plt.title('TSNE降维结果') plt.xlabel('Dimension 1') plt.ylabel('Dimension 2') plt.show() 参考文档:Python 机器学习 特征降维-CJavaPy ...
降维必然带来信息损失,TSNE保留局部信息必然牺牲全局信息,而因为t分布比高斯分布更加长尾,可以一定程度减少这种损失。 2 python实现 函数参数表: parameters:描述 n_components :嵌入空间的维度 perpexity 混乱度,表示t-SNE优化过程中考虑邻近点的多少,默认为30,建议取值在5到50之间 ...
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 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: ...
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], axis = 1)plt.figure(figsize=(8, 8)) sns.scatterplot(data=data_tsne, hue='class', x='dim1', y='dim2...
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 TSNE的参数 函数参数表: 返回对象的属性表: ...