python利用isomap实现minist数据集的可视化

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.manifold import Isomap

然后，我们需要加载 MNIST 数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

接下来，我们使用 Isomap 将数据集降维到二维。我们可以通过以下代码完成此操作：

iso = Isomap(n_components=2)
X_iso = iso.fit_transform(X)

接着，我们可以使用 matplotlib 绘制数据集的可视化图像：

plt.scatter(X_iso[:, 0], X_iso[:, 1], c=y, cmap='Spectral')
plt.colorbar()
plt.show()

这将生成一个彩色散点图，其中每个点代表一个手写数字，并根据其类别着色。通过可视化数据集，我们可以更好地了解数据集的结构和分布情况。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.manifold import Isomap

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

iso = Isomap(n_components=2)
X_iso = iso.fit_transform(X)

plt.scatter(X_iso[:, 0], X_iso[:, 1], c=y, cmap='Spectral')
plt.colorbar()
plt.show()