ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=optdigits$Portfolio.Exits))+geom_point()报错Error in ggplot(tsne_result, aes(tsn1, tsn2, color = optdigits$Portfolio.Exits)) : object 'tsne_result' not found

这个错误表示 R 无法找到名为 "tsne_result" 的对象。可能是因为你没有加载包含 "tsne_result" 数据框的 R 包，或者你没有在代码中创建名为 "tsne_result" 的对象。

请确保已经加载了正确的包，或者在代码中创建名为 "tsne_result" 的对象。例如，可以尝试使用以下代码来创建一个名为 "tsne_result" 的数据框：

tsne_result <- data.frame(tsn1 = c(1, 2, 3), tsn2 = c(4, 5, 6), color = c("red", "blue", "green"))

然后，你可以使用以下代码来绘制散点图：

ggplot(tsne_result, aes(tsn1, tsn2, color = color)) + geom_point()

请注意，这里的 "color" 列指定了颜色变量，而不是 "optdigits$Portfolio.Exits"。如果你需要使用 "optdigits$Portfolio.Exits" 列来指定颜色变量，请确保该列在 "tsne_result" 数据框中存在。

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tsne_result<-as.data.frame(tsne$Y) > colnames(tsne_result)<-c('tsn1','tsn2') > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=cols)) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2))+geom_point() > library(ggplot2) > View(optdigits) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=optdigits$Portfolio.Exits))+geom_point() > tsne$Y > plot(tsne$Y

这是一段 R 语言的代码，主要是使用 t-SNE 算法对数据进行降维，并利用 ggplot2 包进行可视化。其中，tsne_result 存储了降维后的结果，optdigits 是一个数据集，cols 和 Portfolio.Exits 是该数据集中的两个变量。具体代码解释如下：

- 第一行将 t-SNE 结果转换为数据框格式；
- 第二行为新的数据框添加列名；
- 第三行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 cols 变量；
- 第四行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并添加散点图层；
- 第五行加载 ggplot2 包；
- 第六行查看 optdigits 数据集；
- 第七行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 Portfolio.Exits 变量；
- 第八行输出 t-SNE 的降维结果；
- 第九行使用基础 plot 函数绘制 t-SNE 的降维结果。

上述代码报错

很抱歉，可能是因为代码的格式不太正确，我来重新整理一下代码：

library(tsne)
library(ggplot2)

# 假设 optdigits 是一个数据集
tsne_obj <- tsne(optdigits)

# 将 t-SNE 结果转换为数据框格式
tsne_result <- data.frame(tsne_obj$Y)

# 为新的数据框添加列名
colnames(tsne_result) <- c('tsn1', 'tsn2')

# 使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 Portfolio.Exits 变量
ggplot(tsne_result, aes(tsn1, tsn2, color = optdigits$Portfolio.Exits)) + 
  # 添加散点图层
  geom_point()

请注意，这里的 `optdigits` 是一个示例数据集，你可以将其替换为你自己的数据集并指定正确的颜色映射变量。同时，需要先加载 `tsne` 和 `ggplot2` 包。