PCA和TSNE都用过了都不行

时间: 2024-03-04 09:54:26 浏览: 209
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PCA-and-T-SNE

如果你已经尝试了PCA和TSNE算法都不能进行降维和可视化，那么可以考虑使用其他的降维算法，比如LLE、Isomap、UMAP等。另外，你可以检查一下数据集的问题，比如数据集中是否存在异常值或者缺失值，是否需要进行归一化或者标准化。如果还是不能解决问题，你可以提供更多的细节和代码，让我更好地理解问题所在。
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tsne和pca降维方法差异

回答2：</h3><br/>tsne和pca都是常用的降维方法，它们的目的都是将高维数据映射到一个低维空间，以便于可视化和数据分析。 首先，tsne和pca的降维方式不同。pca基于数据的协方差矩阵，通过对其进行特征值分解来得到...

#for the purpose of comparision we need the data to be 2-Dimensional. For that reason we are going to use only two componentes for both the PCA and TSNE. synth_data_reduced = real_sample.reshape(-1, seq_len) stock_data_reduced = np.asarray(synthetic_sample).reshape(-1,seq_len) n_components = 2 pca = PCA(n_components=n_components) tsne = TSNE(n_components=n_components, n_iter=300)

使用TSNE(n_components=n_components, n_iter=300)创建了一个t-SNE对象，并指定了保留的主成分数量和迭代次数。 通过进行降维处理，我们可以将数据压缩到二维空间中，并可视化进行比较或其他目的。

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怎么理解这段代码： def load_embedding(filename): geneList = list() vectorList = list() f = open(filename) for line in f: values = line.split() gene = values[0] vector = np.asarray(values[1:], dtype="float32") geneList.append(gene) vectorList.append(vector) f.close() return np.asarray(vectorList), np.asarray(geneList) embeddings_file = "../pre_trained_emb/gene2vec_dim_200_iter_9.txt" wv, vocabulary = load_embedding(embeddings_file) indexes = list(range(len(wv))) random.shuffle(indexes) topN = len(wv) rdWV = wv[indexes][:topN,:] rdVB = vocabulary[indexes][:topN] print("PCA!") pca = PCA(n_components=50) pca.fit(rdWV) pca_rdWV=pca.transform(rdWV) print("PCA done!") print("tsne!") with open("../TSNE_label_gene2vec.txt", 'w') as out: for str in rdVB: out.write(str + "\n") out.close() def TSNEWoker (iter): print(iter+" begin") tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=int(iter), learning_rate=200, n_jobs=32) np.set_printoptions(suppress=True) # save tsne data Y = tsne.fit_transform(pca_rdWV) np.savetxt("../TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt",Y) print(iter+" tsne done!") def mp_handler(): p = Pool(6) p.map(TSNEWoker, ["100","5000","10000","20000","50000","100000"]) #generate tsne of different iteration in parallel if __name__ == '__main__': # TSNEWoker("5000") mp_handler()

然后使用 fit_transform() 方法对 pca_rdWV 进行TSNE降维，并将结果保存到文件 "TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt" 中。 11. mp_handler 函数使用 Pool 类创建一个进程池，并调用 p.map() 方法将 ...

#The fit of the methods must be done only using the real sequential data pca.fit(stock_data_reduced) pca_real = pd.DataFrame(pca.transform(stock_data_reduced)) pca_synth = pd.DataFrame(pca.transform(synth_data_reduced)) data_reduced = np.concatenate((stock_data_reduced, synth_data_reduced), axis=0) tsne_results = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(data_reduced)) fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=(20,10)) spec = gridspec.GridSpec(ncols=2, nrows=1, figure=fig)

接下来，使用pca.transform()方法将真实数据和合成数据分别转换为PCA的结果。使用pd.DataFrame()将转换后的结果转换为DataFrame格式，并分别保存在pca_real和pca_synth中。 然后，将真实数据和合成数据在...

具体代码“# T-SNE降维 tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca") train_x = tsne.fit_transform(train_x) # GMM聚类 GMM = GaussianMixture(n_components=2) GMM.fit(train_x, train_y) pred_val_y = GMM.predict(val_x)”报错ValueError: Expected the input data X have 3 features, but got 30 features，我该怎么修改？尝试写一段修改后的代码

tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca") train_x = tsne.fit_transform(train_x) val_x = tsne.transform(val_x) # 注意，这里也需要将 val_x 进行降维 # 只保留前三个特征 train_x = train_x[:, :3] ...

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