t sne算法python代码实例完整代码
时间: 2023-11-03 21:07:10 浏览: 49
以下是t-SNE算法的Python代码实例,包括数据降维和可视化的过程:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 将数据降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 可视化降维后的数据
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('jet', 10))
plt.colorbar(ticks=range(10))
plt.clim(-0.5, 9.5)
plt.show()
```
这段代码首先加载了手写数字数据集,然后使用t-SNE算法将数据降维到2维,并将降维后的数据可视化。其中,`n_components`参数指定了嵌入空间的维度,`random_state`参数指定了随机数种子,保证每次运行结果一致。可视化使用了`matplotlib`库,将降维后的数据点按照类别着色。
相关问题
请给出BYOL训练cifar10的t-SNE图绘制的代码
以下是使用 BYOL(Bootstrap Your Own Latent)算法训练 CIFAR-10 数据集并绘制 t-SNE 图的示例代码:
首先,确保已安装必要的库,如 pytorch、torchvision、numpy 和 sklearn。然后,按照以下步骤进行操作:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置随机种子以确保实验的可复现性
torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)
# 加载 CIFAR-10 数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
# 定义 BYOL 网络模型(示例)
class BYOLNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(BYOLNet, self).__init__()
# 定义网络结构,这里仅作示例,你可以根据需要自定义网络结构
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(32 * 8 * 8, 128),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
return self.encoder(x)
# 定义 BYOL 训练函数
def train_byol(model, dataloader, optimizer, device):
model.train()
for data, _ in dataloader:
data = data.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = torch.mean(output) # 示例损失函数,你可以根据需要修改
loss.backward()
optimizer.step()
# 创建 BYOL 模型实例
model = BYOLNet()
# 定义优化器和设备
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 将模型移动到设备上
model.to(device)
# BYOL 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
train_byol(model, train_loader, optimizer, device)
# 获取训练集的特征向量
features = []
labels = []
for data, target in train_loader:
data = data.to(device)
output = model.encoder(data).detach().cpu().numpy()
features.extend(output)
labels.extend(target.numpy())
# 使用 t-SNE 进行降维
tsne = TSNE(n_components=2)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)
# 绘制 t-SNE 图
plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1], c=labels, cmap='tab10')
plt.colorbar()
plt.show()
```
这段代码会训练 BYOL 模型使用 CIFAR-10 数据集,并使用 t-SNE 算法将训练集的特征向量降维为二维,并将其可视化在散点图上。你可以根据需要自定义 BYOL 网络模型、损失函数、优化器等。
使用t-SNE可视化数据
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种常用的降维和可视化高维数据的方法。它通过保留数据间的局部相似性来将高维数据映射到低维空间,以便在二维或三维空间中可视化。
要使用t-SNE可视化数据,首先需要准备好你的数据集。确保数据集是数值型的,如果存在非数值型数据,需要进行适当的数值化处理。
接下来,你可以使用Python中的Scikit-learn库来实现t-SNE算法。首先,导入必要的库并加载你的数据集:
```python
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
# 加载数据集
data = np.load('your_data.npy')
```
然后,实例化一个t-SNE对象,并使用fit_transform方法对数据进行降维:
```python
# 实例化t-SNE对象
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
# 对数据进行降维
embedded_data = tsne.fit_transform(data)
```
最后,你可以使用Matplotlib或其他可视化库来绘制降维后的数据:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制降维后的数据
plt.scatter(embedded_data[:, 0], embedded_data[:, 1])
plt.show()
```
这样,你就可以通过t-SNE将高维数据可视化为二维散点图。请注意,你可以根据需要调整t-SNE的参数,例如n_components来指定降维后的维度,random_state来控制随机状态等。
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。