matlab T-SNE

MATLAB中的T-SNE函数是用于将高维数据以二维坐标形式进行可视化的函数。该函数被称为t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)，其作用是将高维数据映射到一个低维空间中，以便更容易地进行数据分析和可视化。

使用T-SNE函数的语法为：Y = tsne(X)或Y = tsne(X,Name,Value)。其中，X是一个数据矩阵，每一列表示一个高维数据样本，Y是一个二维矩阵，表示对应的低维坐标。

使用T-SNE函数的步骤如下：
1. 准备数据：将高维数据表示为一个数据矩阵X，其中每一列是一个高维数据样本，共320个样本点，每个样本点有1024维。
2. 数据预处理：对数据矩阵X进行标准化处理，以确保数据在不同维度上具有相同的尺度。
3. 设置标签：为每个样本点设置标签，以便在可视化时能够区分不同的类别。
4. 数据转置：由于T-SNE函数要求输入数据以行向量表示，因此需要将数据矩阵X转置。
5. 执行T-SNE：应用T-SNE算法，得到一个二维矩阵Y，其中每一行表示一个样本点在低维空间中的坐标。
6. 可视化结果：使用gscatter函数将Y中的坐标进行可视化，并根据标签进行颜色区分。

总结来说，MATLAB中的T-SNE函数可以帮助我们将高维数据映射到二维坐标系中，以便进行数据可视化和分析。通过该函数，我们可以更好地理解和解释数据之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab利用t-SNE实现高维数据可视化（tsne函数用法实例）](https://blog.csdn.net/weixin_43849277/article/details/113096020)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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