tSNE-python
时间: 2023-08-21 17:13:47 浏览: 113
t-SNE是一种降维算法,用于将高维数据映射到二维或三维空间中,以便于可视化。在Python中,可以使用scikit-learn库中的t-SNE实现。引用\[1\]中提供了一个使用Python实现t-SNE的代码示例。该示例使用了scikit-learn库中的TSNE类,并通过fit_transform方法将高维数据映射到二维空间。在示例中,首先将数据转换为numpy数组,然后使用TSNE类进行降维,并使用plot_embedding函数进行可视化。最后,使用plt.show方法显示可视化结果。引用\[2\]和引用\[3\]也提供了类似的代码示例,只是在数据转换部分使用了不同的变量名。你可以根据自己的需求选择适合的代码示例来实现t-SNE算法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现TSNE](https://blog.csdn.net/zhangweiguo_717/article/details/70998959)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [tSNE-python代码实现及使用讲解](https://blog.csdn.net/m0_47410750/article/details/123119544)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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