tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2)为什么做出的图是空白的
时间: 2024-01-24 20:19:44 浏览: 164
可能有几个原因导致您的图是空白的:
1. 数据格式问题:请确保您选择的前三列数据是数字型变量。如果前三列是字符型变量或其他类型数据,将会导致tsne函数无法正常运行并生成空白图。
2. 参数设置问题:请检查您在tsne函数中设置的参数是否适当。其中,perplexity参数是调整t-SNE算法的重要参数,它控制了每个点周围的邻域大小。如果您选择的perplexity值过大或过小,则可能导致图形无法显示。
3. 计算量问题:如果数据集较大,则t-SNE算法的计算量会非常大,可能需要一些时间才能完成计算。在此过程中,您可能需要等待一段时间才能看到结果。
建议您先检查数据格式是否正确,并尝试更改参数设置,以及在计算过程中耐心等待。如果问题仍然存在,请提供更多细节信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
相关问题
tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = + FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2) Error in na.fail.default(X) : missing values in object
这个错误提示是因为你的数据集中包含缺失值。你需要先处理缺失值,然后再进行 t-SNE 分析。你可以使用 `complete.cases()` 函数来删除包含缺失值的行,例如:
```
optdigits <- optdigits[complete.cases(optdigits),]
```
这将会删除包含缺失值的行。然后再运行 t-SNE 分析即可。
for start_city, end_cities in around.items(): if start_city in grouped.groups: if start_city not in add_cities: orders_start = grouped.get_group(start_city) add_cities.append(start_city) if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]) result = pd.concat([result, orders_around]) else: if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) result = pd.concat([result, orders_end])这段代码导致result里有重复数据,错误在哪,改正错误,重写代码
这段代码可能会导致result里有重复数据的原因是对于同一对起始地点和终点地点,可能存在多个订单,这些订单被合并到一个DataFrame中后,可能会存在重复的行。为了避免这种情况,可以在合并DataFrame之前,先将其去重。可以使用pandas.DataFrame.drop_duplicates()方法去重。下面是修改后的代码:
```
result = pd.DataFrame()
add_cities = []
for start_city, end_cities in around.items():
if start_city in grouped.groups:
if start_city not in add_cities:
orders_start = grouped.get_group(start_city)
add_cities.append(start_city)
if end_cities:
for end_city in end_cities:
if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
orders_end = grouped.get_group(end_city)
add_cities.append(end_city)
orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]).drop_duplicates()
result = pd.concat([result, orders_around]).drop_duplicates()
else:
result = pd.concat([result, orders_start]).drop_duplicates()
else:
if end_cities:
for end_city in end_cities:
if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
orders_end = grouped.get_group(end_city)
add_cities.append(end_city)
result = pd.concat([result, orders_end]).drop_duplicates()
```
在处理orders_around和result时,添加了.drop_duplicates()方法以确保没有重复的行。
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