大数据降维分析T-sne结果怎么看?怎么用?, 视频播放量 3780、弹幕量 1、点赞数 48、投硬币枚数 10、收藏人数 51、转发人数 15, 视频作者 半瓶流式小美腻, 作者简介 长期无限分享流式知识技能,相关视频:流式结果分析时所谓的圈门是什么?,【流式集训营】Flowjo分析细胞功
要使用t-SNE进行降维,首先需要导入相应的库: import pandas as pd from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt 复制代码 接下来,加载数据并实例化t-SNE对象: data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据 X = data.drop('label', axis=1) # 提取特征列 y = data['label'] #...
先经过巴特沃斯滤波器进行低通滤波，然后直接输入1DCNN进行人体行为识别，在11种人体活动的识别中平均准确率...
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把256×H×W的FPN输出特征图用GT box裁剪一下，再放缩到统一大小，比如256×10×10，再对channel取...
我这两天搜到的是t_SNE是分类结果的可视化，卷积特征图、卷积核可视化的CSDN论坛有
感觉就是多输出特征输入到tsne里面可视化就没有了，没啥东西