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...
鉴于此,提出一种基于1D-CNN的轴承故障诊断方法,并进行了TSNE特征可视化,运行环境为Python,采用部分西...
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...
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 -- 2:37 App 深度学习,VGG16,python代码实现滚动轴承故障诊断,凯斯西储大学(CWRU...
Python环境下基于CNN的轴承故障诊断及TSNE特征可视化 1D CNN 处理一维信号具有显著优势,已在很多领域得到...
基于t-sne的pqd特征提取可视化仿真分析
T-SNE降维特征可视化,MATLAB程序。 T-分布随机邻域嵌入,主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化,以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据挖掘和机器学习等领域。 包含二维图像和三维图像生成两部分; EXCEL表格直接导入,更换Excel表格的数据即可。
T-SNE降维特征可视化,MATLAB程序。 T-分布随机邻域嵌入,主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化,以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据挖掘和机器学习等领域。 包含二维图像和三维图像生成两部分; EXCEL表格直接导入,更换Excel表格的数据即可。
(3)若能顺利毕业,后续会整理修改。链接:lyy0908/t-SNE-CNNgithub.com/lyy0908/t-SNE-CNN/...