# 生成示例数据集np.random.seed(0)X=np.random.rand(100,10) 1. 2. 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)...
可能的选项是‘random’, ‘pca’,以及一个 numpy 形状数组(n_samples,n_components)。 PCA 初始化不能与预先计算的距离一起使用,并且通常比随机初始化更全局稳定。 init='pca' 将在1.2 中成为默认值。 verbose:整数,默认=0 详细程度。 random_state:int、RandomState 实例或无,默认=无 确定随机数生成器。
# model.load_state_dict(torch.load('CoLA68.9_best_model_Original.pt'), strict=False) # PLM+softmax微调 # model.load_state_dict(torch.load('CoLA72.9_best_model_calculate_weight_diff.pt'), strict=False) # ours impl # model.load_state_dict(torch.load('RTE_best_model_original.pt'), st...
init 初始化,默认为random。取值为random为随机初始化,取值为pca为利用PCA进行初始化(常用),取值为numpy数组时必须shape=(n_samples, n_components) verbose 是否打印优化信息,取值0或1,默认为0=>不打印信息。打印的信息为:近邻点数量、耗时、σ、KL散度、误差等 random_state 随机数种子,整数或RandomState对象 met...
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...
import numpy as np import sklearn from sklearn.manifold import TSNE import cv2 # Random state. RS = 20150101 import pandas as pd import matplotlib.pyp
function. See :term: `Glossary <random_state>`. method : string (default: 'barnes_hut') By default the gradient calculation algorithm uses Barnes-Hut approximation running in O(NlogN) time. method='exact' will run on the slower, but exact, algorithm in O(N^2) time. The ...
random_state=0, perplexity=perplexity) Y = tsne.fit_transform(X) t1 = time() print("S-curve, perplexity=%d in %.2g sec" % (perplexity, t1 - t0)) ax.set_title("Perplexity=%d" % perplexity) ax.scatter(Y[:, 0], Y[:, 1], c=color) ...
random_state 随机数种子,整数或RandomState对象 method 两种优化方法:barnets_hut和exact。第一种耗时O(NlogN),第二种耗时O(N^2)但是误差小,同时第二种方法不能用于百万级样本 angle 当method=barnets_hut时,该参数有用,用于均衡效率与误差,默认值为0.5,该值越大,效率越高&误差越大,否则反之。当该值在0.2-...
random_state=0, method='exact') old_stdout = sys.stdout sys.stdout = StringIO()try: tsne.fit_transform(X)finally: out = sys.stdout.getvalue() sys.stdout.close() sys.stdout = old_stdout# The output needs to contain the accessible kl_divergence as the error at# the last iterationfor...