改变降维算法，用t-SNE算法降为2维

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种流行的数据可视化技术，它将高维度数据降维到低维度空间（通常2D或3D），同时尽可能地保持数据点之间的相似度。与传统的主成分分析(PCA)不同，t-SNE更注重全局结构，特别是密集区域的保持。

t-SNE通过计算每个样本点与其他点之间“潜在”分布的高斯相似性，然后利用Student's t分布来调整这种相似性的表示，使得邻近的点在降维后的空间中仍然接近。这个过程是非线性的，因此能够捕获数据中的非线性模式。

以下是使用Python的scikit-learn库进行t-SNE降维的基本步骤：

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个高维数据集X_high_dim
X_high_dim = ...

# 对于数值数据预处理（如标准化）
X_high_dim = StandardScaler().fit_transform(X_high_dim)

# 创建TSNE实例，并指定目标维度（通常是2）
tsne = TSNE(n_components=2)

# 运行t-SNE
X_low_dim = tsne.fit_transform(X_high_dim)

# 可视化结果
plt.scatter(X_low_dim[:, 0], X_low_dim[:, 1])
plt.show()

相关问题

T-SNE 降维算法

T-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种机器学习算法，用于将高维数据降维至2维或3维，并进行可视化。它的基本思想是，如果在高维空间中两个数据点相似，那么在降维后的低维空间中它们应该离得很近。

T-SNE是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton在2008年提出的，它是SNE算法的改进版本。相对于SNE算法，T-SNE进行了几个改进，包括将SNE改为对称SNE以提高计算效率，并在低维空间中使用t分布来解决拥挤问题并优化SNE算法在关注局部特征而忽略全局特征方面的问题。实际上，T-SNE很少被用于降维，其主要应用领域是数据可视化。

尽管T-SNE在可视化方面效果好于SNE，但由于一些限制，它在实际应用中并不常用于降维。首先，当我们发现数据需要降维时，一般会使用线性降维算法如PCA，而不是非线性降维算法。其次，T-SNE通常将数据降到2维或3维进行可视化，但在降维时往往需要更高的维度，例如20维，而T-SNE算法使用自由度为1的t分布可能无法得到较好的效果。此外，T-SNE算法的计算复杂度较高，其目标函数是非凸的，可能得到局部最优解。

总的来说，T-SNE是一种适用于高维数据可视化的非线性降维算法，但在实际应用中需要考虑其计算复杂度和局限性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [t-SNE算法](https://blog.csdn.net/sinat_20177327/article/details/80298645)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *4* [Machine Learning ——降维方法：t-SNE](https://blog.csdn.net/zzzzhy/article/details/80772833)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

T-SNE算法的有点

T-SNE算法的优点包括[^1]：
1. 可视化效果好：T-SNE算法能够将高维数据映射到二维或三维空间，保留了数据之间的局部结构和相似性关系，使得数据在可视化上更加直观和易于理解。
2. 适用于非线性关系：相比于其他降维算法，T-SNE算法更适用于发现数据中的非线性关系，能够更好地捕捉数据中的复杂结构。
3. 保留局部结构：T-SNE算法在降维过程中更注重保留数据之间的局部结构，能够更好地展示数据中的聚类和分组情况。
4. 对异常值鲁棒性强：T-SNE算法对于异常值的影响较小，能够更好地处理数据中的噪声和异常点。
5. 参数调节简单：T-SNE算法只有两个主要参数，分别是困惑度（perplexity）和学习率（learning rate），相对于其他降维算法来说，参数调节相对简单。