pycaret tsne降维后聚类

在PyCaret中，可以使用tsne降维后的数据进行聚类。以下是一个简单的示例：

from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *

# 加载Iris数据集
data = get_data('iris')

# 使用tsne将数据降维到二维
tsne = create_model('tsne', data=data)

# 使用K-Means算法对降维后的数据进行聚类
kmeans = create_model('kmeans', data=tsne)

# 可视化聚类结果
plot_model(kmeans)

以上代码使用PyCaret中的`tsne`算法将Iris数据集降维到二维，然后使用`kmeans`算法对降维后的数据进行聚类。最后，使用`plot_model`函数可视化聚类结果。在图像中，每个点表示一个数据点，颜色表示该数据点所属的聚类簇。

需要注意的是，`create_model`函数的`data`参数可以接受一个Pandas DataFrame或NumPy数组。因此，在上面的示例中，我们可以直接将tsne降维后的数据传递给`kmeans`算法进行聚类。