R语言可视化 | 高维数据之t-SNE图。#R语言 #r语言数据可视化 #数据分析 #帕帕喵 #帕帕科技喵 - 帕帕科技喵于20240531发布在抖音,已经收获了19个喜欢,来抖音,记录美好生活!
t-SNE函数: TSNE(n_components,# 降维后嵌入空间的维度,如2或3init,# 嵌入的初始化,可选'pca'或'random',默认pca,pca效果会更好random_state,# 伪随机数发生器种子控制) 在我们对网络的结果进行可视化时,主要用到的其实也就是这三个参数,其余参数我们默认就好,如我们在二维图像上进行可视化时,可以这样写: ...
Jake Hoare 的博客并没有详细解释 t-SNE 的具体原理和推导过程,因此下面我们将基于 Geoffrey Hinton 在 2008 年提出的论文和 liam schoneveld 的推导与实现详细介绍 t-SNE 算法。如果读者对这一章节不感兴趣,也可以直接阅读下一章节 Jake Hoare 在实践中使用 t-SNE 进行数据可视化。 liam schoneveld 推导与实现地...
鉴于此，提出一种基于1D-CNN的轴承故障诊断方法，并进行了TSNE特征可视化，运行环境为Python，采用部分西...
5.1 图像数据降维 t-SNE 在图像数据降维中非常有效。以下示例展示了如何将 t-SNE 应用于图像数据降维和可视化。我们将使用手写数字数据集（MNIST）进行演示。import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.datasets import fetch_openmlfrom sklearn.preprocessing import ...
t-SNE在Python中实现主要依赖于sklearn库。导入必要的库后，使用t-SNE函数进行数据降维。关键参数包括数据集的特征数量和每个特征的原始维度。处理后的特征表示为降维后的二维数据。通过设置图例样式和绘制图像函数，可以将降维后的特征可视化为图。示例代码展示了如何将原始特征和对应的标签传入处理函数，并...
T-SNE降维特征可视化,MATLAB程序。 T-分布随机邻域嵌入,主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化,以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据挖掘和机器学习等领域。 包含二维图像和三维图像生成两部分; EXCEL表格直接导入,更换Excel表格的数据即可。
下图是对于MNIST数据集进行的T-SNE操作 可以看到数据被很好的分成了好几个簇,值得注意的是,数据标签仅用于后期标注颜色,本身方法是无监督的。 除了MNIST之外,T-SNE也可以用于图片材质的特征提取 05 梯度插值 梯度公式 推导如下: 对于梯度公式的直观解释:
虽然Isomap,LLE和variants等数据降维和可视化方法,更适合展开单个连续的低维的manifold。但如果要准确的可视化样本间的相似度关系,如对于下图所示的S曲线(不同颜色的图像表示不同类别的数据),t-SNE表现更好。因为t-SNE主要是关注数据的局部结构。
使用t-SNE可视化CIFAR-10的表征 t-SNE理论相关理论可参见t-SNE 算法。本文通过PyTorch提供的预训练Resnet50提取CIFAR-10表征,并使用t-SNE进行可视化。 加载预训练Resnet50 importtorch fromtorchvision.modelsimportresnet50, ResNet50_Weights # 加载ResNet模型...