tsne matlab

tsne是MATLAB中的一个函数，它用于将高维数据以二维坐标形式进行可视化。它的语法形式可以是Y = tsne(X)或Y = tsne(X,Name,Value)。这个函数返回一个矩阵Y，其中包含了X的高维行的二维嵌入。

你可以在MathWorks官方网站上找到更多关于tsne函数的说明，网址是https://www.mathworks.com/help/releases/R2019a/stats/tsne.html?container=jshelpbrowser#bvh3rti-4。

为了使用tsne函数，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 准备数据矩阵X，其中每列表示一个1024维的数据样本，总共有320个样本点。
2. 调用tsne函数来计算嵌入矩阵Y，可以直接使用Y = tsne(X)来得到一个Nx2的矩阵，其中N是样本的数量。
3. 如果你想要给可视化结果添加颜色区分，你可以提供一个标签向量label，其中包含了样本的类别信息。然后使用gscatter函数来根据Y的坐标和标签向量label绘制散点图。这将在图像中显示不同类别的样本点。如果没有提供标签向量，绘制的图像将没有颜色区分。

根据你的需求，你还可以使用一些选项来调整tsne函数的行为，比如使用不同的算法或距离度量。可以参考Y = tsne(X, 'Algorithm', 'exact')或Y = tsne(X, 'Algorithm', 'exact', 'Distance', 'euclidean')这样的用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab利用t-SNE实现高维数据可视化（tsne函数用法实例）](https://blog.csdn.net/weixin_43849277/article/details/113096020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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