T-SNE代码解析

t-SNE 是一种数据降维和可视化的算法，它可以将高维数据映射到低维空间，并保留数据之间的相对距离关系。下面是一个简单的 t-SNE 代码解析：

1.导入必要的库和数据：

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

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

2.对数据进行降维：

tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

3.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()

这段代码使用了 sklearn 库中的 TSNE 类对手写数字数据集进行了降维，并将结果可视化展示出来。其中，n_components 参数指定了降维后的维度，random_state 参数指定了随机种子，以保证结果的可重复性。可视化使用了 matplotlib 库中的 scatter 函数，c 参数指定了颜色，cmap 参数指定了颜色映射，colorbar 函数用于添加颜色条。