用python写T-SNE的程序案例，将特征维数为8维的数据降为3维。结果要可视化，且代码每一句要有注释

以下是用python写T-SNE的程序案例，将特征维数为8维的数据降为3维，并进行可视化的代码，每一句都有注释。

import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE # 导入TSNE库
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 8)

# 指定降维后的维数
n_components = 3

# 创建TSNE对象
tsne = TSNE(n_components=n_components)

# 进行降维
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 可视化结果
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], X_tsne[:, 2])
plt.show()

运行结果为一张三维散点图，表示降维后的数据在三维空间中的分布情况。

相关问题

改变降维算法，用t-SNE算法降为2维

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种流行的数据可视化技术，它将高维度数据降维到低维度空间（通常2D或3D），同时尽可能地保持数据点之间的相似度。与传统的主成分分析(PCA)不同，t-SNE更注重全局结构，特别是密集区域的保持。

t-SNE通过计算每个样本点与其他点之间“潜在”分布的高斯相似性，然后利用Student's t分布来调整这种相似性的表示，使得邻近的点在降维后的空间中仍然接近。这个过程是非线性的，因此能够捕获数据中的非线性模式。

以下是使用Python的scikit-learn库进行t-SNE降维的基本步骤：

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个高维数据集X_high_dim
X_high_dim = ...

# 对于数值数据预处理（如标准化）
X_high_dim = StandardScaler().fit_transform(X_high_dim)

# 创建TSNE实例，并指定目标维度（通常是2）
tsne = TSNE(n_components=2)

# 运行t-SNE
X_low_dim = tsne.fit_transform(X_high_dim)

# 可视化结果
plt.scatter(X_low_dim[:, 0], X_low_dim[:, 1])
plt.show()

python t-sne 将训练完后的结果显示图片

在Python中使用t-SNE算法进行训练后，可以使用多种方法来可视化结果。

一种常用的方法是使用Matplotlib库创建散点图。首先，确保已经安装了Matplotlib库。然后，可以按照以下步骤编写代码来显示训练完后的结果：

步骤1：导入所需的库和模块

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

步骤2：加载数据
假设你已经有已经训练完成的特征向量数据，可以使用load_data()函数加载数据到一个列表中。

data = load_data() # 加载特征向量数据

步骤3：使用t-SNE算法进行降维

tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
results = tsne.fit_transform(data)

这里我们选择将数据降维到2维空间，便于可视化。你也可以根据需要选择不同的维度。

步骤4：创建散点图

plt.scatter(results[:, 0], results[:, 1])
plt.show()

这段代码会创建一个散点图，并使用t-SNE算法得到的结果来绘制散点图中的点。

最后，运行代码即可生成显示训练完后结果的散点图。这个散点图可以帮助你更好地理解数据的分布和相似性，以便做进一步的分析或者可视化工作。