random_state:指定随机种子,用于重现结果。 method:指定计算t-SNE的方法,默认为barnes_hut。还可以选择exact,但对于大型数据集来说计算时间会很长。 代码示例 为了更好地理解这些参数的作用,我们将使用一个示例数据集来进行降维和可视化。假设我们有一个包含100个样本,每个样本有10个特征的数据集。 # 生成示例数据集...
mode_type字符串指定simple或expert方式。 n_components字符串内嵌空间的维度(2D 或 3D)。指定2或3。缺省值为2。 method字符串指定barnes_hut或exact。缺省值为barnes_hut。 init字符串嵌套初始化。指定random或pca。缺省值为random。 target_field从 V18.2.1.1 开始,重命名为target字符串目标字段名称。在输出图形将...
Barnes-Hut是一个近似值。使用angle参数对近似进行控制,因此当参数method="exact"时,TSNE()使用传统方法,此时angle参数不能使用。 Barnes-Hut可以处理更多的数据。 Barnes-Hut可用于嵌入数十万个数据点。 为了可视化的目的(这是t-SNE的主要用处),强烈建议使用Barnes-Hut方法。method="exact"时,传统的t-SNE...
method='exact' 将在 O(N^2) 时间内在较慢但精确的算法上运行。当nearest-neighbor 错误需要优于 3% 时,应使用精确算法。但是,确切的方法无法扩展到数百万个示例。 angle:浮点数,默认=0.5 仅在method='barnes_hut' 时使用 这是 Barnes-Hut T-SNE 的速度和准确性之间的权衡。 ‘angle’ 是从一个点测量的...
methods = ["barnes_hut","exact"]formethodinmethods:fordtin[np.float32, np.float64]: X = random_state.randn(100,2).astype(dt) tsne =TSNE(n_components=2, perplexity=2, learning_rate=100.0, random_state=0, method=method) tsne.fit_transform(X) ...
tSNE的计算占用了大量的内存,在使用大型perplexity超参数时,这一点变得尤为明显,因为k近邻的初始步长(就像Barnes-Hut过程)变得低效,而且对时间减少也很重要。更现代的FItSNE算法也不能解决这个问题。 tSNE参数的意义: seed.use:我们知道计算机产生的随机数都是伪随机数,是利用算法产生的一系列数。因此,需要给函数一个...
Algorithms Barnes-Hut-SNE A python (cython) wrapper for Barnes-Hut-SNE aka fast-tsne. I basically took osdf's code and made it pip compliant. Additional resources See Barnes-Hut-SNE (2013), L.J.P. van der Maaten. It is available on arxiv.About...
class sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, *, perplexity=30.0, early_exaggeration=12.0, learning_rate=200.0, n_iter=1000, n_iter_without_progress=300, min_grad_norm=1e-07, metric='euclidean', init='random', verbose=0, random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5, n_jobs=None...
method : string (default: 'barnes_hut') By default the gradient calculation algorithm uses Barnes-Hut approximation running in O(NlogN) time. method='exact' will run on the slower, but exact, algorithm in O(N^2) time. The exact algorithm should be used when nearest-neighbor errors ...
random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5) X_tsne = tsne.fit_transform(X) ``` 在这里,我们可以指定一些参数来调整t-SNE算法的性能。这些参数包括perplexity、early_exaggeration、learning_rate、n_iter、n_iter_without_progress、min_grad_norm、metric、init、verbose、random_state和method。这些参...