使用 t-SNE对 MNIST dataset进行降维，降维到2个维度上。

以下是使用Python和Scikit-learn实现的示例代码：

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

# 加载数据集
digits = load_digits()

# 初始化t-SNE模型，设定降维后的维度数为2
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)

# 用t-SNE模型对数据降维
X_tsne = tsne.fit_transform(digits.data)

# 绘制降维后的数据点的散点图
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=digits.target, cmap='jet')
plt.show()

上述代码中，使用`load_digits()`函数加载MNIST数据集，然后用`TSNE`类初始化t-SNE模型，并将目标维度设置为2。通过调用`fit_transform()`函数对数据进行降维，并将降维后的数据点绘制为散点图。散点图的颜色表示样本的真实标签。运行该代码，可以得到MNIST数据集降维后的可视化结果。

相关问题

请帮我写python代码，用t-SNE对cifar-10降维，并进行可视化输出

好的，以下是代码实现：

from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()

# 将数据转化为一维数组
train_images_flat = np.reshape(train_images, (train_images.shape[0], -1))

# 进行t-SNE降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
train_images_tsne = tsne.fit_transform(train_images_flat)

# 可视化降维后的数据
df = pd.DataFrame(train_images_tsne, columns=['x', 'y'])
df['label'] = train_labels
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(df['x'], df['y'], c=df['label'], cmap='jet')
plt.title('t-SNE Visualization of CIFAR-10')
plt.show()

希望这个代码对你有所帮助！如果你还有其他问题，可以继续问我。

T-SNE对高维数据降维matlab代码

以下是使用Matlab实现t-SNE对高维数据进行降维的代码示例：

1. 导入数据

load('data.mat'); % data为高维数据，每行代表一个数据点

2. 设置参数

perplexity = 30; % perplexity值越大，t-SNE计算所需时间越长
num_dims = 2; % 降维后的维度数
initial_dims = 50; % PCA降维前的维度数

3. 数据预处理

% PCA降维
mappedX = compute_mapping(data, 'PCA', initial_dims);

% 对降维后的数据进行归一化处理
mappedX = bsxfun(@minus, mappedX, min(mappedX));
mappedX = bsxfun(@rdivide, mappedX, max(mappedX) - min(mappedX));

4. 运行t-SNE算法

% 使用t-SNE算法进行降维，得到降维后的数据
mappedX = tsne(mappedX, [], num_dims, perplexity);

5. 可视化结果

% 绘制降维后的数据
figure;
scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, 'filled');
title('t-SNE visualization');

完成以上步骤后，你就可以获得降维后的数据，并在二维平面上可视化。