然后，使用以下代码实现t-sne可视化图：import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE import ...
让我们用MNIST手写数字数据库来实现t-SNE算法。 这是最被广泛探索的图像处理的数据集之一。 81.使用R代码 “Rtsne”包具有t-SNE在R语言中的实现。“Rtsne”包可以通过在R控制台中键入以下命令安装: install.packages(“Rtsne”) · 超参数调试 · 代码 MNIST数据可从MNIST网站下载,并可用少量代码转换为csv文件。
T-SNE代码实现如下: from sklearn.manifold import TSNE from time import time import torchvision from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns class T_sne_visual():...
然后，使用以下代码实现t-sne可视化图：import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE import ...
3.t-SNE与其他降维算法 4.t-SNE的算法细节 4.1 算法 4.2 时间和空间复杂性 5.t-SNE实际上做什么? 6.用例 7.t-SNE与其他降维算法相比 8.案例实践 8.1 使用R代码 -超参数调试 -代码 -执行时间 -结果解读 8.2 使用python语句 -超参数调试 -代码 ...