给我一个 TSNE降到三维可视化的案例

你可以参考以下代码，使用Python中的Scikit-learn库来实现TSNE降维后的三维可视化：

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 进行TSNE降维，降到3维
model = TSNE(n_components=3, random_state=0)
X_3d = model.fit_transform(X)

# 可视化
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_3d[:,0], X_3d[:,1], X_3d[:,2], c=y)
plt.show()

其中，`data.txt`是数据文件，包含了许多样本数据，每个样本有多个特征和一个标签。`TSNE`将这些样本的高维特征降到了3维，然后在三维空间中绘制出来，可视化效果非常好。

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给我一个 TSNE降维可视化的案例

当然可以，以下是一个使用 scikit-learn 库实现的 TSNE 降维可视化的案例：

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

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 降维处理
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 可视化展示
plt.scatter(X_tsne[:,0], X_tsne[:,1], c=y)
plt.show()

这个代码可以将 iris 数据集降维到二维平面，并根据三个不同的类别进行可视化展示。输出结果如下图所示：


希望这个案例对您有所帮助。

matlab中tsne降成3维可视化

在MATLAB中，你可以使用`tsne`函数将高维数据降维为3维，然后进行可视化。下面是一个简单的示例代码：

% 加载高维数据
load fisheriris

% 使用tsne函数将数据降为3维
Y = tsne(meas, 'NumDimensions', 3);

% 绘制3D散点图
scatter3(Y(:,1), Y(:,2), Y(:,3), 15, species, 'filled');
title('t-SNE 3D Visualization of Fisher Iris Data');
xlabel('Dimension 1');
ylabel('Dimension 2');
zlabel('Dimension 3');

该示例中使用了经典的Fisher鸢尾花数据集，你可以将自己的数据替换到`meas`变量中。`scatter3`函数用于绘制3D散点图，其中`Y(:,1)`、`Y(:,2)`、`Y(:,3)`分别是降维后的三个维度的坐标，`species`是对应每个样本的标签。

运行以上代码将会显示一个t-SNE降维后的3D可视化结果。