d = tsne[k.r[u'聚类类别']== 0] #找出聚类类别为0的数据对应的降维结果 plt.plot(d[0], d[1], 'r.') d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(d[0], d[1], 'go') #d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 2] #plt.plot(d[0], d[1], 'b*') plt.savefig("data.png")...
TSNE 降维方法 TSNE 降维方法,常见机器学习降维方法之一,代码中脚本可以直接生成可视化图标,供学习用 上传者:wjl_hdu时间:2019-03-18 tsne降维可视化python源码 tsne降维可视化,将高维数据、图像进行降维,python源码。 上传者:qq_31109661时间:2018-08-16
python代码实现TSNE降维数据可视化教程 TSNE降维 降维就是⽤2维或3维表⽰多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利⽤降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌⼊是⼀种⽤于探索⾼维数据的⾮线性降维算法。它将多维数据映射到适合于⼈类观察的两个或多个维度。python代码 km...