plt.show()第5步-t-SNE降维与可视化 （1）导入所需的库 from sklearn.manifold import TSNE （2）t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2)tsne.fit(X_std)（3）可视化t-SNE降维分类结果 X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'})data_tsne = pd...
可解释性:t-SNE 的非线性降维方式使得其可解释性相对较弱。不同于线性降维方法(如 PCA),t-SNE 的降维结果难以直接与原始特征空间进行关联,因此降维后的点在低维空间中的位置并不直接具有物理意义。 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 是一种统计方法,通过在二维或三维地图中为每个数据点赋予一个位置来可视化高维数据...
data 用于降维的原始数据,其中行代表特征,列代表样本,与我们生信分析中常用到的表达谱矩阵相反,需要利用 t() 函数进行转置。 dims 降维后的维度数,默认为2,这样降维后的数据可以用平面直角坐标系的散点图进行表示,如果设置为3,则会得到一个3维的降维结果。 pca逻辑型变量,规定是否在t-SNE前预先进行PCA分析,默认...
在基本实现中，我们生成了一个包含武侠人物特征和门派标签的数据集。数据集中的武侠人物分别来自少林、武当和峨眉三个门派。我们使用 t-SNE 将数据降维到二维，并可视化其结果。不同颜色表示不同的门派，从图中可以看到，同一门派的武侠人物在降维后的二维空间中聚集在一起，而不同门派的武侠人物则分布在不同的区域。
从可视化的结果可以看出,基于PCA降维的结果会产生重叠,这是因为主成分降维无法维护数据的局部结构而导致的,而基于t-SNE降维的结果分类更加清晰,基本没有类别之间的重叠,这就是t-SNE算法在降维过程中很好的保留了数据局部特征而产生的结果,所以,t-SNE算法可以很好的用来进行数据降维和可视化展示。
本次案例的目标是通过蘑菇的特征(比如形状、气味等)来区分其是否可以食用,同时会在二维空间上呈现基于PCA和t-SNE的不同的降维分类效果,以此来认识二者的不同。 第1步-导入所需的库,读取并查看数据集 #导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np ...
本次案例的目标是通过蘑菇的特征(比如形状、气味等)来区分其是否可以食用,同时会在二维空间上呈现基于PCA和t-SNE的不同的降维分类效果,以此来认识二者的不同。 第1步-导入所需的库,读取并查看数据集 #导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np ...
如果降维效果比较好,局部特征保留完整,那么 ,因此我们优化两个分布之间的KL散度。目标函数如下: ,这里的·Pi表示了给定点xi下,其他所有数据点的条件概率分布。 KL 散度具有不对称性,在低维映射中不同距离对应的惩罚权重是不同的。具体来说是: 距离较远的两个点来表达距离较近的两个点会产生更大的cost,距离较...
这与任何降维技术都会扭曲距离的情况不同。相反，密度均衡是通过设计产生的，并且是t-SNE的可预测特征。
t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性,则数据是可...