fromsklearn.manifoldimportTSNE# 创建t-SNE模型tsne=TSNE(n_components=2,random_state=0)# 使用t-SNE模型进行降维data_tsne=tsne.fit_transform(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上述代码中,我们创建了一个名为tsne的t-SNE模型,并将其应用于数据data。参数n_components指定了降维后的维度,这里我们将数...
# 初始化 t-SNE 模型tsne=TSNE(n_components=2,random_state=0)# 使用 t-SNE 进行降维X_tsne=tsne.fit_transform(X_std)# 降维到二维 1. 2. 3. 4. 5. 5. 绘制图形 最后,我们将使用matplotlib绘制出降维后的图形。 # 绘制 t-SNE 图形plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小scatter=plt.scatter...
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) # 加载数据 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] # 将数据映射到二维空间 embedded_data = tsne.fit_transform(data) # 可视化结果 plt.scatter(embedded_data[:, 0], embedded_data[:, 1]) plt.show() ``` ...
importmatplotlib.pyplotasPLTfrommatplotlib.offsetboximportAnnotationBbox,OffsetImageimportmatplotlib.imageasread_pngfrommatplotlib.artistimportArtistfromsklearn.manifoldimportTSNEimg_feat=None# 需要替换成输入的特征tsne=TSNE(n_components=2,random_state=0,perplexity=10,learning_rate=1500)res=tsne.fit_transform(i...
ax = subplots[2][i + 1] t0 = time() tsne = manifold.TSNE(n_components=n_components, init='random', random_state=0, perplexity=perplexity) Y = tsne.fit_transform(X) t1 = time() print("uniform grid, perplexity=%d in %.2g sec" % (perplexity, t1 - t0)) ...
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) # 拟合数据并进行降维 降维后的数据 = tsne.fit_transform(data) ``` 在上述代码中,我们首先导入必要的库,然后创建一个TSNE对象,并设置目标维度和随机种子。接下来,我们将高维数据传递给`fit_transform`方法进行降维。需要注意的是,在实际应用中,我们通常会使用已...
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0) X_tsne = tsne.fit_transform(X) plt.scatter(X_tsne[:,0],X_tsne[:,1],c=y) plt.colorbar() def plot_embedding(data, label, title): x_min, x_max = np.min(data, 0), np.max(data, 0) ...
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)
PCAX_train_pca = pca.fit_transform(X_train)从这里开始,我可以在下一步中使用但当我使用t-SNE时X_train_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X_train) 我似乎不能转换测试集,这样我就可以将t-SNE数据用 浏览3提问于2018-10-17得票数 2 ...
classsklearn.manifold.TSNE(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-07, metric='euclidean', init='random', verbose=0, random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5, n_jobs=None)...