from sklearn.manifold import tsne

时间: 2023-04-24 16:04:55 浏览: 111
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Advance data dimensionality reduction algorithm implemented in P

这是一个Python的机器学习库Scikit-learn中的一个模块，用于实现t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法，用于高维数据的降维和可视化。
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Python实现TSNE降维数据可视化：实习心得与技术解析

首先，需要导入sklearn.manifold.TSNE模块。然后，创建TSNE对象，设置参数如学习率（learning_rate）、 perplexity（复杂度参数，影响数据点的聚类程度）和n_components（降维后的维度，通常是2或3）。最后，调用...
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Python实现t-SNE降维技术分析与应用

from sklearn.manifold import TSNE tsne_model = TSNE(n_components=2, random_state=0) tsne_results = tsne_model.fit_transform(X) 在上面的代码中，X是需要降维的高维数据集，n_components参数...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.manifold import TSNE from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input # 加载 VGG16 模型 model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) # 加载图片并进行预处理 img_path = 'pic.jpg' img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) x = np.expand_dims(img, axis=0) x = preprocess_input(x) # 提取特征 features = model.predict(x) # 使用 t-SNE 进行特征可视化 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features.reshape(features.shape[0], -1)) # 绘制可视化图像 plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1]) plt.show() 报错Unresolved reference 'sklearn'Unresolved reference 'TSNE'Unresolved reference 'keras'Unresolved reference 'VGG16'Unresolved reference 'preprocess_input'

这个错误可能是因为你没有安装相关的库，你需要在终端...from sklearn.manifold import TSNE from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input 如果你还遇到错误，请在这里发出来，我会帮你解决。

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

TSNE 类的 fit_transform 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 features 列表转换为 numpy 数组可能会解决这个问题。将以下行添加到代码中即可将 features 列表转换为 numpy 数组： features = ...

import os import numpy as np from PIL import Image from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量转换为 numpy 数组 features = np.array(features) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))，可以将降维算法替换成LLE算法吗，其它的都不变

from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding # 加载 LocallyLinearEmbedding 模型 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input # 加载 ResNet50 模型 model = ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\徐婷\Desktop\研究生学习\实验\参考实验\CR-VAE-main\CR-VAE-main\metrics\visualization_metrics.py", line 20, in <module> from sklearn.manifold import TSNE ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'错误在哪？怎么更正

这个错误是因为Python找不到名为'sklearn'的模块导致的。解决这个问题的方法是安装scikit-learn（通常使用pip安装）。可以在终端或命令提示符中输入以下命令： pip install scikit-learn 如果你已经安装了...

import pandas as pd from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 customer = pd.read_csv('customer.csv',encoding='gbk') customer_data = customer.iloc[:,:-1] customer_target = customer.iloc[:,-1] # K-Means类聚 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=4,random_state=6).fit((customer_data)) # 使用TSNE进行数据降维，降成2维 tsne = TSNE(n_components=2,init='random', random_state=2).fit(customer_data) df = pd.DataFrame(tsne.embedding_) # 提取不同标签的数据 df1 = df[df['labels'] == 0] df2 = df[df['labels'] == 1] df3 = df[df['labels'] == 2] df4 = df[df['labels'] == 3] # 绘制图像 fig = plt.figure(figsize=(9,6)) # 用不同颜色表示不同数据 plt.plot(df1[0],df1[1],'bo',df2[0],df2[1],'r*', df3[0],df1[1],'gD',df4[0],df4[1],'kD') plt.show()这段代码有什么问题

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 customer = pd.read_csv('customer.csv', encoding='gbk') customer_data = customer.iloc[:,:-1] customer_target = ...

已经在anaconda prompt中安装了scikit-learn但是还是出现这种情况怎么解决Traceback (most recent call last): File "C:\Users\徐婷\Desktop\研究生学习\实验\参考实验\CR-VAE-main\CR-VAE-main\metrics\visualization_metrics.py", line 20, in <module> from sklearn.manifold import TSNE ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示说明您的Python环境中未安装scikit-learn模块，或者是您在安装过程中出现了问题。您可以尝试以下方法解决： 1. 确认您的Anaconda环境中已经安装了scikit-learn。可以在Anaconda Prompt中输入以下命令来...

修改下面代码，另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=...

sklearn库里的TSNE

from sklearn.manifold import TSNE TSNE 的用法与其他 sklearn 中的算法类似，首先需要创建一个 TSNE 的实例，然后调用 fit_transform 方法对数据进行降维。具体使用示例如下： python from ...

sklearn tsne

from sklearn.manifold import TSNE # Assuming you have your high-dimensional data stored in X # X.shape = (n_samples, n_features) # Create an instance of t-SNE tsne = TSNE(n_components=2, random_...

python tsne

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备你的数据。假设你有一个 N x M 的数据矩阵data，其中 N 是样本数，M 是特征数。 3. 创建一个 t-SNE 对象，并设置相关参数（如...

tsne pytorch

from sklearn.manifold import TSNE # 加载数据 data = torch.load('your_data.pt') # 创建 t-SNE 模型 tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) # 执行 t-SNE 转换 embedded_data = tsne.fit_transform...

pytorch实现tsne

from sklearn.manifold import TSNE 步骤2：现在我们定义一个随机高维数据，并将其视觉化。 x = np.random.randn(1000, 50) tsne = TSNE(perplexity=30, n_components=2, init='pca', n_iter=6000) low_...

tsne降维python

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 X = np.random.randn(100, 50) # 初始化TSNE模型 tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30.0, random_...

pytorch tsne散点图

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备数据，可以是任何PyTorch张量： python data = torch.randn(100, 50) # 假设有100个样本，每个样本有50个特征 3. 使用t-...

tsne降维python代码

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 X = ... # 进行 t-SNE 降维 tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) X_tsne = tsne.fit_transform(X) # 可视化降维结果 ...

tSNE的python实现

from sklearn.manifold import TSNE import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备数据，通常是一个二维数组或DataFrame，表示每个样本的一组特征向量： python data = ... # 这里是一组高...

pytorch绘制tsne图

from sklearn.manifold import TSNE import seaborn as sns # 加载测试数据 test_data = torch.load('test_data.pt') # 加载训练好的模型 model = torch.load('trained_model.pt') # 提取输入数据的特征向量 ...

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