tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, n_iter=1000) tsne_results = tsne.fit_transform(data) plt.scatter(tsne_results[:, 0], tsne_results[:, 1], c=labels) plt.title('t-SNE Visualization')
values ) '''---t-SNE---''' # Invoking the t-SNE method tsne = TSNE(n_components=2) tsne_results = tsne.fit_transform(X_std)发布于 2024-08-26 14:33・湖北 数据降维 机器学习 线性代数 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请...
Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解,他还为其中每种相关算法编写了代码(也发布在了GitHub上)。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb 在这篇文章中,...
def find_optimal_sigmas ( distances , target_perplexity ): """For each row of distances matrix, find sigma that results in target perplexity for that role.""" sigmas = [] # For each row of the matrix (each point in our dataset) for i in range ( distances . shape [ 0 ]): # ...
plt.title('PCA Results: Digits', weight='bold').set_fontsize('14') plt.xlabel('Prin Comp 1', weight='bold').set_fontsize('10') plt.ylabel('Prin Comp 2', weight='bold').set_fontsize('10') PCA实际上在Digits数据集和查找结构上做得不错 ...
顾名思义,降维旨在减少数据中单独维度的数量,减少了下游分析(如聚类)中的计算工作。 我们1.3的示例中使用过PCA降维,我们再介绍t-SNE。 importscanpyassc# 经过质量控制、数据标准化、特征提取后的数据集results_file='./data/pbmc3k_processed.h5ad'# h5py的版本要大于>3.3.0# pip install h5py==3.5.0 -i...
defperplexity(distances,sigmas):"""Wrapperfunctionforquick calculationofperplexity over a distance matrix."""returncalc_perplexity(calc_prob_matrix(distances,sigmas))deffind_optimal_sigmas(distances,target_perplexity):"""For each rowofdistances matrix,find sigma that resultsintarget perplexityforthat ro...
plot_scatter(tsne_results,df['label']) 尝试使用不同的参数值并观察不同的绘图 不同困惑值的可视化 n_iter 不同值的可视化 我们可以看到,从 t-SNE 图生成的聚类比使用 PCA 生成的聚类更加明确。 PCA 是确定性的,而 t-SNE 不是确定性的并且是随机的。
Larger values of 'Theta' give faster but less accurate optimization results. The algorithm is relatively insensitive to 'Theta' values in the range (0.2,0.8). The Barnes-Hut algorithm groups nearby points in the low-dimensional space, and performs an approximate gradient descent based on these ...
plot_scatter( tsne_results, df['label']) 1. 尝试使用不同的参数值并观察不同的绘图 不同困惑值的可视化 n_iter 不同值的可视化 我们可以看到,从 t-SNE 图生成的聚类比使用 PCA 生成的聚类更加明确。 PCA 是确定性的,而 t-SNE 不是确定性的并且是随机的。