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(figsize=(10, 6)) scatter = plt.scatter(embeddings[:, 0...
classsklearn.manifold.TSNE(n_components=2, *, perplexity=30.0, early_exaggeration=12.0, learning_rate='warn', n_iter=1000, n_iter_without_progress=300, min_grad_norm=1e-07, metric='euclidean', init='warn', verbose=0, random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5, n_jobs=None,...
n_points = 1000 # X是一个(1000, 3)的2维数据,color是一个(1000,)的1维数据 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 poi...
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 {"...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmanifold,datsets'''X是特征,不包含target;X_tsne是已经降维之后的特征'''tsne = manifold.TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501) X_tsne = tsne.fit_transform(X)print("Org data dimension is {}. ...
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...
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(...
tsnenode 属性数据类型属性说明 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...
tsne=TSNE(n_components=2, learning_rate=200) 3. 拟合数据 使用创建的tsne对象对数据进行拟合。 # 将numpy数组转换为torch张量 data_tensor=torch.from_numpy(data) # 拟合数据 embedding=tsne.fit_transform(data_tensor) 4. 获取降维结果 embedding是一个包含降维后的结果的numpy数组。 5. 可视化降维结果 可...
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 ...