T-SNE三维可视化python代码 深陷**你眼上传T-SNE聚类可视化 Python实现K-Means聚类后的三维可视化,使用的是生成数据,使用T-SNE降维,编译器为jupyter notebook 简单便捷,易于理解 使用库:pandas ,numpy ,sklearn,matplotlib,mpl_toolkits (0)踩踩(0) 所需:1积分...
# 2、数据预处理/特征工程 # T1、二维可视化 # 2.1、初始化T-SNE模型 # 2.2、转换数据 X_tsne_2d [[ -5.449044 -68.44699 ] [ 12.961729 20.65787 ] [ 11.528878 -4.492914 ] ... [ 3.2276514 2.8702545] [-24.402897 -14.898608 ] [ -0.2628215 -2.336792 ]] # 2.3、可视化结果并标注数据点标签 # T1...
#3、三维图可视化 原始数据 # T1、PCA降维可视化 # T2、SVD降维可视化 # T3、MDS降维可视化 # T4、LDA降维可视化 # T5、T-SNE降维可视化
# 2、数据预处理/特征工程 # T1、二维可视化 # 2.1、初始化T-SNE模型 # 2.2、转换数据 X_tsne_2d [[ -5.449044 -68.44699 ] [ 12.961729 20.65787 ] [ 11.528878 -4.492914 ] ... [ 3.2276514 2.8702545] [-24.402897 -14.898608 ] [ -0.2628215 -2.336792 ]] # 2.3、可视化结果并标注数据点标签 # T1...