以t-SNE为例子,代码如下,n_components设置为3,也就是将64维降到3维,init设置embedding的初始化方式,可选random或者pca,这里用pca,比起random init会更stable一些。 print("Computing t-SNE embedding")tsne=manifold.TSNE(n_components=3, init='pca', random_state=0)t0=time()X_tsne=tsne.fit_transform(X...
n_components:降维后的维度(通常选2或3)。 perplexity:控制邻域大小,建议范围5-50,需根据数据量调整。 learning_rate:学习率(默认200),过大可能导致散点分散,过小易陷入局部最优。 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.pypl...
n_components: 表示降维后的特征数,通常为2或3. perplexity: 影响结果的平衡,通常在5到50之间. n_iter: 迭代次数,增加次数通常可以提高结果质量. 可以用以下类图表示这些配置项之间的关系: TSNE+int n_components+float perplexity+int n_iter+fit_transform(data) 以下是配置的示例代码高亮: AI检测代码解析 {"...
Example: 3 Data Types: single | double NumPCAComponents— PCA dimension reduction 0 (default) | nonnegative integer PCA dimension reduction, specified as a nonnegative integer. Before tsne embeds the high-dimensional data, it first reduces the dimensionality of the data to NumPCAComponents usin...
model=umap.UMAP(n_components=2) reduced_x=model.fit_transform(reduced_x) plt.figure(figsize=(8,8)) sc = plt.scatter(reduced_x[:,0], reduced_x[:,1],c=y)#,cmap='Spectral')#, lw=0, s=40)plt.axis('off') plt.savefig('umap-generated.png', dpi=120)...
一个简单的例子,输入4个3维的数据,然后通过t-SNE降维称2维的数据。 AI检测代码解析 import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE X = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) tsne = TSNE(n_components=2) ...
from sklearn.manifold import TSNE # 初始化TSNE模型,选择降维后的维度,这里选择2维进行可视化 tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42) # 应用t-SNE算法进行降维 X_tsne = tsne.fit_transform(X) 3. 选择可视化库并绘制散点图 使用matplotlib库来绘制t-SNE降维后的散点图。 python import matplotli...
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...
my_tsne=TSNE(n_components=3,perplexity=args.perplexity,n_iter=args.n_iter,learning_rate=args.learning_rate,random_state=seed,init='pca')## apparantly n_components more than 3 throws error in certain cases. print("Performing TSNE...with perplexity",args.perplexity,"n_iter",args.n_iter,"...
n_components:整数,默认=2 嵌入空间的维度。 perplexity:浮点数,默认=30.0 困惑度与其他流形学习算法中使用的最近邻的数量有关。更大的数据集通常需要更大的困惑度。考虑选择一个介于 5 和 50 之间的值。不同的值会导致明显不同的结果。 early_exaggeration:浮点数,默认=12.0 ...