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
时间: 2023-05-29 13:03:38 浏览: 66
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。
```python
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
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
```python
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。
```python
data = load_data() # 加载特征向量数据
```
步骤3:使用t-SNE算法进行降维
```python
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
```python
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。
python绘制3维图-t-SNE的原理及Python实现
t-SNE是一种非线性降维技术,可以将高维数据映射到低维空间,并且保留原始数据的结构和相对距离。它可以用于可视化高维数据,发现数据之间的关系和聚类结构。
t-SNE的核心思想是在高维空间中,使用高斯分布来描述数据点之间的相似度;在低维空间中,使用t分布来描述数据点之间的相似度。t-SNE算法的目标是最小化高维空间和低维空间之间的Kullback-Leibler散度。
下面是Python中使用scikit-learn库实现t-SNE的代码示例:
``` python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 使用t-SNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 可视化结果
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()
```
上述代码中,首先加载了手写数字数据集,并将数据集中的特征X和标签y分别赋值。然后使用TSNE类进行降维,设置参数n_components为2,表示将数据降到二维空间;设置参数init为'pca',表示使用PCA进行初始化;设置参数random_state为0,表示随机种子。
最后,使用matplotlib库中的scatter函数可视化结果,其中X_tsne[:, 0]和X_tsne[:, 1]分别表示t-SNE算法降维后的两个维度,c=y表示按照原始标签y进行颜色编码。
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