sns.scatterplot(x='Component 1', y='Component 2', data=tsne_df) plt.title(f't-SNE Visualization with perplexity={perplexity}') plt.show() 七、处理大规模数据集 t-SNE对大规模数据集的处理能力有限,通常建议在大数据集上使用先进行降采样或其他降维方法(如PCA)进行预处理。 from sklearn.decompositi...
plt.legend() plt.title('t-SNE visualization of Iris dataset') plt.xlabel('tsne1') plt.ylabel('tsne2') plt.show() 五、参数调整与优化 t-SNE有几个重要的参数,如perplexity、learning_rate、n_iter等,这些参数可以显著影响降维结果。对这些参数进行调整和优化,可以进一步提升t-SNE的效果。 1、Perplexit...
python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制散点图 plt.figure(figsize=(8, 6)) scatter = plt.scatter(X_2d[:, 0], X_2d[:, 1], c=y, cmap='viridis', marker='o') # 添加图例 plt.colorbar(scatter) plt.title('t-SNE Visualization of Digits Dataset') plt.xlabel('t-SNE Feature 1...
random_state=42)X_embedded=tsne.fit_transform(X)# 可视化结果plt.figure(figsize=(10,8))scatter=plt.scatter(X_embedded[:,0],X_embedded[:,1],c=y,cmap='tab10',alpha=0.5)plt.colorbar(scatter)plt.title('t-SNE Visualization of MNIST Dataset')plt.xlabel('t-SNE Component 1')plt.ylabel('...
(n_components=2,random_state=0)X_embedded=tsne.fit_transform(X)# 可视化结果plt.figure(figsize=(8,6))scatter=plt.scatter(X_embedded[:,0],X_embedded[:,1],c=y,cmap='viridis',edgecolor='k',s=100)plt.title('t-SNE visualization of Iris dataset')plt.xlabel('t-SNE Component 1')plt....
Linderman, G. C., Rachh, M., Hoskins, J. G., Steinerberger, S., & Kluger, Y. (2019).Fast interpolation-based t-SNE for improved visualization of single-cell RNA-seq data. Nature Methods, 16(3), 243–245. van der Maaten, L. (2014). Accelerating t-SNE using Tree-Based Algorith...
[PYTHON-TSNE]可视化Word Vector 需要的几个文件: 1.wordList.txt,即你要转化成vector的word list: spring maven junit ant swing xml jre jdk jbutton jpanel swt japplet jdialog jcheckbox jlabel jmenu slf4j test unit 2.label.txt, 即图中显示的label,可以与wordlist.txt中的word不同。
data_DE_win(650, 'B', steps=128) path = "D:\\Users\\86158\\PycharmProjects\\pythonPr...
(n_components=2, perplexity=30, random_state=42) embeddings = tsne.fit_transform(features) plt.figure(figsize=(10, 6)) scatter = plt.scatter(embeddings[:, 0], embeddings[:, 1], c=labels, cmap='viridis', alpha=0.6) plt.colorbar(scatter) plt.title('t-SNE Visualization...
(figsize=(8,6))scatter=plt.scatter(X_embedded[:,0],X_embedded[:,1],c=y,cmap=plt.get_cmap('Spectral',10),alpha=0.7)plt.colorbar(scatter,label='Digit Label')plt.title('t-SNE visualization of handwritten digits')plt.xlabel('t-SNE Component 1')plt.ylabel('t-SNE Component 2')plt....