plt.scatter(tsne_results[:500, 0], tsne_results[:500, 1], c=colors[0], label='Pre-Training', marker='o', s=5) # 第二组数据 plm+softmax微调-- 蓝色 plt.scatter(tsne_results[500:1000, 0], tsne_results[500:1000, 1], c=colors[1], label='Fine-Tuning', marker='^', s=5) ...
tsnes=tsne_out$Ycolnames(tsnes)<-c("tSNE1","tSNE2")#为坐标添加列名 # 在此基础上添加颜色分组信息,首先还是将tsnes这个矩阵变成数据框,然后增加一列group信息,最后映射在geom_point中 tsnes=as.data.frame(tsnes)group=c(rep('group1',cell_num),rep('group2',cell_num))tsnes$group=groupggplot...
一、相似样本的降维聚类 1、加载必要的包 2、创建两个具有相似特征的数据集 3、绘制热图展示数据分布。观察发现，数据随机分布，导致热图未能显著区分两组数据。4、进行PCA分析。结果同样显示数据分布较为混杂，未形成明显的两组聚类。5、应用TSNE方法。与PCA结果相似，TSNE也未能有效区分相似数据，表明即使...
介绍TSNE的原理及工作步骤,解释t-SNE如何在高维数据可视化方面实现降维和聚类效果,介绍其主要特性和使用场景。 ,理想股票技术论坛
【吉利车规级芯片“龍鹰一号”参数性能详解】http://t.cn/A6xQDrGw 全球芯片短缺一方面给车企带来了较大的影响,芯片涨价数倍,零部件短缺导致工厂停工减产,另一方面,国产厂商抓住机会对其中一些车规级芯片进行...
ggplot(tsnes, aes(x = tSNE1, y = tSNE2))+ geom_point(aes(col=group)) TSNE 与 PCA 是同样的展示效果,也就是说如果分析数据的变量之间没有明显的区别,利用不用的聚类手段或可视化方法,我们也不能将其分为不同群体。 在机器学习中,我们可以利用一些特征挑选手段实现相似数据间的分类,今后再讨论这种情况...
详解R 语言的PCA与TSNE的降维聚类 为了查看降维聚类的可视化效果,我们先用相似样本降维聚类,然后使用具有差异的样本查看聚类效果。 同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。 文章目录 一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包...
介绍TSNE的原理及工作步骤,解释t-SNE如何在高维数据可视化方面实现降维和聚类效果,介绍其主要特性和使用场景。 ,理想股票技术论坛