matlabtsne用法
时间: 2023-11-21 10:53:56 浏览: 42
MATLAB中的t-SNE降维可以使用第三方工具箱或者自己编写代码实现。其中,常用的第三方工具箱是bhtsne和FIt-SNE。下面介绍一下使用bhtsne的方法:
1. 下载bhtsne工具箱并解压缩到MATLAB的工作目录下。
2. 准备数据,将数据存储在一个矩阵中,每行代表一个样本,每列代表一个特征。
3. 调用bhtsne函数进行降维,语法如下:
Y = tsne_p(bhtsne(X, 'no_dims', 2, 'initial_dims', 50, 'perplexity', 30));
其中,X为输入的数据矩阵,'no_dims'指定输出的维数,'initial_dims'指定PCA降维后的维数,'perplexity'是t-SNE算法的一个参数,控制降维后的分布紧密程度。
4. 可以使用scatter函数将降维后的数据可视化,语法如下:
scatter(Y(:,1), Y(:,2), 10, labels);
其中,Y为降维后的数据矩阵,labels为每个样本的标签。
除了bhtsne,还有其他的t-SNE工具箱,使用方法类似。如果不想使用第三方工具箱,也可以自己编写代码实现t-SNE算法。
相关推荐
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)