( n_components=2, perplexity=30, metric="euclidean", n_jobs=8, random_state=42, ) X_tsne = tsne.fit(X) # 可视化 plt.figure(figsize=(12, 12)) colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 10)) for i in range(10): plt.scatter(X_tsne[y == i, 0], X_tsne[y == i, 1]...
tsne = TSNE(n_components=3, random_state=42) data_tsne_3d = tsne.fit_transform(data_std) 创建一个DataFrame来存储t-SNE结果 df_tsne_3d = pd.DataFrame(data_tsne_3d, columns=['tsne1', 'tsne2', 'tsne3']) df_tsne_3d['label'] = labels 绘制3D散点图 fig = plt.figure(figsize=(10,...
# 使用t-SNE进行降维tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_embedded=tsne.fit_transform(X)# 可视化t-SNE结果plt.scatter(X_embedded[y==0][:,0],X_embedded[y==0][:,1],color='red',label='Class 0')plt.scatter(X_embedded[y==1][:,0],X_embedded[y==1][:,1],color='blue',la...
我们使用torchvision库加载了MNIST数据集,并将每个图像转换为一维向量。 接着,我们利用sklearn中的t-SNE实现,指定n_components=2,以降维至二维空间。 最后,我们使用matplotlib进行可视化,以不同的颜色表示数字类。 数据分布的饼状图 在数据集中,我们可以查看每个数字的分布情况。以下是通过饼状图表示的MNIST数据集中各...
import random # 读取TSV文件 df = pd.read_csv("RTE/train.tsv", sep="\t", header=None) # 替换为您的文件路径 # 随机选择500个句子 # sentences = df.sample(5000)[1] # 句子在第2列 random_samples = df.sample(500) # 将第2列和第3列的句子拼接起来,两个句子之间用空格分隔 ...
使用scikit-learn中的TSNE模块对数据进行降维处理。t-SNE算法的主要参数包括n_components(降维后的维度,一般设为2或3)、perplexity(困惑度,通常在5到50之间)和learning_rate(学习率)。 # 应用t-SNE算法 tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, random_state=42) ...
random_state:固定随机种子以保证结果可复现。 Python实现 from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt # 假设features为高维数据,labels为类别标签 tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=42) embeddings = tsne.fit_transform(features) plt.figure(figsi...
机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域，但是我发现分类往往会首先产生误导。机器学习的研究肯定来自于...
fromsklearnimportmanifoldfromsklearn.decompositionimportPCA# LLEdata_1 = lle(X, n_neighbors=30)# sklearn LLEdata_2 = manifold.LocallyLinearEmbedding(n_components=2, n_neighbors=30).fit_transform(X)# PCApca_data = PCA(n_components=2).fit_transform(X)# 画图plt.figure(figsize=(8,4)) ...
tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_embedded=tsne.fit_transform(X)# 输出降维后的数据print(X_embedded) 1. 2. 3. 4. 5. n_components=2表示我们将数据降维到二维;random_state=42是为了确保每次运行结果的一致性。 5. 绘图并添加边框 ...