n_componentsstring内嵌空间的维度(2D 或 3D)。 指定2或3。 缺省值为2。 methodstring指定barnes_hut或exact。 缺省值为barnes_hut。 initstring嵌套初始化。 指定random或pca。 缺省值为random。 target_field从版本 18.2.1.1 开始重命名为targetstring目标字段名称。 在输出图形将是颜色映射图。 如果未指定目标字...
X, color = datasets.samples_generator.make_s_curve(n_points, random_state=0) n_neighbors = 10 n_components = 2 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 创建了一个figure,标题为"Manifold Learning with 1000 points, 10 neighbors" plt.suptitle("Manifold Learning with %i points, %i neighbors" ...
n_components : int, optional (default: 2) Dimension of the embedded space. perplexity : float, optional (default: 30) The perplexity is related to the number of nearest neighbors that is used in other manifold learning algorithms. Larger datasets usually require a larger perplexity. Consider sel...
def __init__(self, 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-7, metric="euclidean", init="random", verbose=0, random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5, n_jobs=None): sel...
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。在输出图形将是颜色映射图...
n_components : int, optional (default: 2) Dimension of the embedded space. perplexity : float, optional (default: 30) The perplexity is related to the number of nearest neighbors that is used in other manifold learning algorithms. Larger datasets ...
n_components : int, optional (default: 2) Dimension of the embedded space. perplexity : float, optional (default: 30) The perplexity is related to the number of nearest neighbors that is used in other manifold learning algorithms. Larger datasets ...
n_componentsstring内嵌空间的维度(2D 或 3D)。指定2或3。缺省值为2。 methodstring指定barnes_hut或exact。缺省值为barnes_hut。 initstring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targetstring目标字段名称。在输出图形将是颜色映射图。如果未指定目标字段,那么图像...
通常,数据集越大,需要的 perplexity 越大。请考虑选择 5 和50 之间的值。缺省值为 30。 early_exaggeration 浮点数 控制原始空间中的自然聚类在内嵌空间中的紧密程度以及两者之间的空间量。缺省值为 12.0。 learning_rate 浮点数 缺省值为 200。 n_iter integer 优化的最大迭代次数。至少设置为 250。缺省值为 ...
n_iter_without_progress integer Maximum iterations without progress. Default is 300. min_grad_norm string If the gradient norm is below this threshold, the optimization will be stopped. Default is 1.0E-7. Possible values are: 1.0E-1 1.0E-2 1.0E-3 1.0E-4 1.0E-5 1.0E-6 1.0E-7 1.0E...