无监督迁移学习DSAN的源域与目标域的t-sne代码

以下是基于Python和Scikit-learn库实现的无监督迁移学习DSAN的源域和目标域的t-sne代码示例：

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

# 加载源域和目标域数据
source_data = np.load('source_data.npy')
target_data = np.load('target_data.npy')

# 将源域和目标域数据合并
combined_data = np.concatenate((source_data, target_data), axis=0)

# 进行t-sne降维
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0)
reduced_data = tsne.fit_transform(combined_data)

# 绘制源域和目标域数据的t-sne图
plt.scatter(reduced_data[:len(source_data), 0], reduced_data[:len(source_data), 1], c='b', label='Source Domain')
plt.scatter(reduced_data[len(source_data):, 0], reduced_data[len(source_data):, 1], c='r', label='Target Domain')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先加载源域和目标域的数据，然后将它们合并到一个数组中，接着使用Scikit-learn库中的TSNE类进行t-sne降维，最后使用Matplotlib库绘制源域和目标域数据的t-sne图。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体情况进行修改和调整。