se降维python代码

以下是使用SE降维的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.manifold import SpectralEmbedding

# 假设X是输入的数据矩阵，y是对应的标签
X = np.array(\[\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6\], \[7, 8, 9\]\])
y = np.array(\[0, 1, 0\])

# 使用SE进行降维
se = SpectralEmbedding(n_components=2)
X_se = se.fit_transform(X)

# 可以根据需要进行可视化或进一步的分析

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体的数据和需求进行相应的调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [十种方法实现图像数据集降维](https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/115742347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【python|attention】注意力机制代码](https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/117711239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]