t-SNE是一种十分好用的可视化工具,它能够将高维的数据降维到2维或3维,然后画成图的形式表现出来。目前来看,t-SNE是效果相对比较好,并且实现比较方便的方法。t-SNE的具体含义为(t:T分布;SNE:Stochastic neighbor Embedding随机近邻嵌入),本文主要讲解t-SNE在python中是如何实现的,其中涉及到的具体原理详解本文不再...
t-SNE t-分布领域嵌入算法(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。与其他降维算法(如PCA)相比,t-SNE创建了一个缩小的特征空间,相似的样本由附近的点建模,不相似的样本由高概率的远点建模。 示例代码 12345678910111213141516171...
首先，安装所需的库：pip installscikit-learnpip install matplotlib 然后，使用以下代码实现t-sne可视化...
Python中T-SNE实现降维from sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot a
双特征图信息融合模型,python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 423 -- 1:22 App 时序振动轴承数据转为灰度图(Gray image),python代码,凯斯西储大学(CWRU)轴承故障诊断数据 2022 -- 2:13 App 深度学习,添加多头注意力机制transformer,python代码,端对端滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWR...
1DCNN实现端对端滚动轴承故障诊断,西储大学(CWRU)轴承数据集 879 -- 2:35 App 多模态模型(1D、2D特征融),python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 6126 -- 1:55 App 深度学习,快速傅里叶变换卷积网络(FFT-CNN)实现端对端滚珠轴承故障诊断,十分类,CWRU轴承数据集,准确率99以上 889...
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2D_CNN-2D_CNN双通道融合,python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 深度学习探索猿 571 0 深度学习,WGRUDCNN,python端对端实现滚动轴承故障诊断,CWRU轴承数据,T-SEN可视化,准确率99以上。 深度学习探索猿 335 0 ConvNeXt-灰度图,python实现轴承故障诊断,CWRU轴承数据,准确99以上,T-SNE...
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