labels2 = [f'n{i}' for i in range(1, len(roberta_data2) + 1)] labels3 = [f'n{i}' for i in range(1, len(roberta_data3) + 1)] combined_labels = labels1 + labels2 + labels3 2.3 绘制tSNE图 # 应用t-SNE tsne = TSNE(n_components=2, # 将数据降至2维 random_state=42,...
# 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...
= 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 ...
Issue Running pynndescent multiple times with the same random seed would return different results. Description of changes Fix. Cosmetic fixes. Includes Code changes Tests Documentation
X, color = make_swiss_roll(n_samples=5000, noise=0.1, random_state=42) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.scatter(X[:,0], X[:,1], X[:,2], c=color, cmap=plt.cm.Spectral) 同时用sklearn自带的manifold方法实现LLE,并同时用PCA对上面的数据集进行降维,对比三者得到的结果: ...
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_...
X, color = make_swiss_roll(n_samples=5000, noise=0.1, random_state=42) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=color, cmap=plt.cm.Spectral) 同時用sklearn自帶的manifold方法實現LLE,並同時用PCA對上面的資料集進行降維,對比三者得到的結果:...
2. 应用t-SNE算法 接下来,使用sklearn.manifold.TSNE类来应用t-SNE算法。这一步会将高维数据X降维到2维或3维,以便进行可视化。 python 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...
2. 使用t-SNE进行降维 fromsklearn.manifoldimportTSNE tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_tsne=tsne.fit_transform(X) 1. 2. 3. 4. 3. 可视化数据 importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,8))foriinrange(10):plt.scatter(X_tsne[y==i,0],X_tsne[y==i,1],label=str(...