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.f...
tsne = TSNE(n_components=3, init='pca', random_state=0) t0 = time X_tsne = tsne.fit_transform(X) def plot_embedding_3d(X, title=None): #坐标缩放到[0,1]区间 x_min, x_max = np.min(X,axis=0), np.max(X,axis=0) X = (X - x_min) / (x_max - x_min) #降维后的坐标...
tsne = TSNE(n_components=3, init='pca', random_state=0) t0 = time X_tsne = tsne.fit_transform(X) def plot_embedding_3d(X, title=None): #坐标缩放到[0,1]区间 x_min, x_max = np.min(X,axis=0), np.max(X,axis=0) X = (X - x_min) / (x_max - x_min) #降维后的坐标...
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...
定义TSNE,这里是二维的。所以n_components=2 def TSNE(data): start = time.time() tsne = manifold.TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501) datat_tsne = tsne.fit_transform(data) # 归一化 x_min, x_max = datat_tsne.min(0), datat_tsne.max(0) ...
3. 接下来,我们使用TSNE函数进行降维,并设置n_components为2,perplexity为30,n_iter为1000,init为random,random_state为0。 # 使用TSNE函数进行降维tsne=TSNE(n_components=2,perplexity=30,n_iter=1000,init='random',random_state=0)X_tsne=tsne.fit_transform(X) ...
defmain():data,label,n_samples,n_features=get_data()# 调用函数,获取数据集信息print(Starting compute t-SNEEmbedding...)ts=TSNE(n_components=2,init=pca,random_state=0)# t-SNE降维 reslut=ts.fit_transform(data)# 调用函数,绘制图像
= TSNE(n_components=2, random_state=42) X_tsne = tsne.fit_transform(X) # 可视化 plt.figure(figsize=(8,...加载经典的 iris 数据集,然后使用 TSNE 类将 4 维特征降到 2 维。...使用 OpenTSNE 进行降维和可视化的代码如下: from openTSNE import TSNE from sklearn.datasets import load_digits ...
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 ...
load_iris() x, y = iris["data"], iris["target"] tsne = TSNE( n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, n_jobs=4, angle=0.5, initialization="pca", metric="euclidean", early_exaggeration_iter=250, early_exaggeration=12, n_iter=750, neighbors="exact", negative_gradient_...