tsne = TSNE(n_components=3, random_state=42) data_tsne_3d = tsne.fit_transform(data_std) 创建一个DataFrame来存储t-SNE结果 df_tsne_3d = pd.DataFrame(data_tsne_3d, columns=['tsne1', 'tsne2', 'tsne3']) df_tsne_3d['label'] = labels 绘制3D散点图 fig = plt.figure(figsize=(10,...
# 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...
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,...
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(...
使用scikit-learn中的TSNE模块对数据进行降维处理。t-SNE算法的主要参数包括n_components(降维后的维度,一般设为2或3)、perplexity(困惑度,通常在5到50之间)和learning_rate(学习率)。 # 应用t-SNE算法 tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, random_state=42) ...
random_state:固定随机种子以保证结果可复现。 Python实现 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(figsi...
( n_components=2, perplexity=30, metric="euclidean", n_jobs=8, random_state=42, ) X_tsne = tsne.fit(X) # 可视化 plt.figure(figsize=(12, 12)) colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 10)) for i in range(10): plt.scatter(X_tsne[y == i, 0], X_tsne[y == i, 1]...
机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域，但是我发现分类往往会首先产生误导。机器学习的研究肯定来自于...
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: ...
# 创建 t-SNE 对象tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42,perplexity=30)# n_components=2 表示降维到二维# 进行 t-SNE 降维data_tsne=tsne.fit_transform(data)# 将数据降维 1. 2. 3. 4. 5. 步骤4:可视化降维后的结果 最后一步是将降维后数据进行可视化。我们将使用 Matplotlib 绘制散点图,并根据...