matlab tsne

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性的降维方法，常用于可视化高维数据。在 MATLAB 中，你可以使用 `tsne` 函数来实现 t-SNE 算法。

以下是一个简单的例子，演示如何使用 `tsne` 函数来将高维数据降至二维并进行可视化：

% 生成随机数据
X = randn(100,10);

% 使用 t-SNE 算法将数据降至二维
Y = tsne(X);

% 绘制散点图
scatter(Y(:,1),Y(:,2));

在这个例子中，我们首先生成了一个随机的 $100 \times 10$ 的数据矩阵。然后使用 `tsne` 函数将数据降至二维，并将结果保存在变量 `Y` 中。最后，我们使用 `scatter` 函数绘制了这个二维数据的散点图。

需要注意的是，`tsne` 函数有许多可选参数，可以用来控制算法的行为。你可以通过查看 MATLAB 文档中 `tsne` 函数的帮助文档来了解更多信息。

相关问题

matlab TSNE降维

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种无监督降维技术，可以将高维数据映射到低维空间中。在MATLAB中，可以使用tsne函数来实现t-SNE降维。该函数的使用方式如下：

mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)

其中，X是一个由N个样本组成的二维矩阵，每个样本由D维数据构成（N行D列）。no_dims表示压缩后的维度，默认值为2。init_dims表示在运行tsne函数之前，会自动使用PCA对数据进行预处理，将原始样本集的维度降低至init_dims维度（默认为30）。perplexity表示高斯分布的perplexity，默认为30。该参数控制了t-SNE算法中的邻近关系的权重，一般推荐设置在5-50范围内。

使用tsne函数进行降维后，可以通过gscatter函数将结果进行可视化展示，将降维后的数据在二维平面上进行散点图展示。

总结起来，MATLAB中的t-SNE降维可以通过tsne函数实现，其中可以通过设置参数进行定制化的降维操作，并可通过gscatter函数进行结果的可视化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

matlab tsne函数

Matlab中的tsne函数是一种无监督降维技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化。该函数的输入参数包括数据矩阵X、标签labels、压缩后的维度no_dims、PCA预处理的维度init_dims和高斯分布的perplexity等。其中，X是由N个样本组成的二维矩阵，每个样本由D维数据构成（N行D列）。tsne函数会自动使用PCA对数据进行预处理，将原始样本集的维度降低至init_dims维度（默认为30）。perplexity是高斯分布的参数，用于控制相邻样本之间的距离，一般推荐设置在5-50之间。tsne函数的输出是一个N行no_dims列的矩阵mappedX，表示将原始数据映射到二维或三维空间后的坐标。可以使用gscatter函数将mappedX中的数据进行可视化。