python利用t-SNE实现minist数据集的可视化

好的，以下是利用t-SNE实现minist数据集可视化的示例代码：

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

# 获取minist数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X = X / 255.0  # 将像素值缩放到0-1之间

# 使用t-SNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_reduced = tsne.fit_transform(X)

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(13, 10))
plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y.astype(int), cmap="jet")
plt.axis('off')
plt.colorbar()
plt.show()

解释一下代码：

首先，我们从sklearn中导入t-SNE和fetch_openml方法，fetch_openml方法用于获取minist数据集。

我们将获取到的数据集中的每个像素值缩放到0-1之间，这是为了避免某些像素值太大导致t-SNE计算出来的距离过大。

然后，我们使用t-SNE对数据进行降维，将数据降到二维空间。在这里，我们将t-SNE的n_components参数设置为2，表示要将数据降到二维空间。

最后，我们使用matplotlib绘制散点图，其中x轴和y轴表示t-SNE计算出来的两个主成分，散点的颜色表示数据的真实标签。

运行以上代码，即可得到minist数据集的可视化结果。