t-SNEMATLAB画图

t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种非线性降维算法，可以将高维数据映射到低维空间中，用于数据可视化和聚类分析。

下面是在MATLAB中使用t-SNE进行数据可视化的简单示例：

1. 准备数据：假设我们有一个10×5的矩阵A，其中每一行代表一个数据点，每一列代表一个特征。

2. 导入t-SNE：在MATLAB中，t-SNE可以通过第三方工具包“t-SNE Matlab Toolbox”实现。可以从https://lvdmaaten.github.io/tsne/下载该工具箱并将其添加到MATLAB路径中。

3. 运行t-SNE：使用以下命令运行t-SNE：

Y = tsne(A);

其中，A为原始数据矩阵，Y为t-SNE降维后的结果矩阵。

4. 可视化结果：使用以下命令将t-SNE结果可视化：

scatter(Y(:,1),Y(:,2));

该命令将t-SNE结果矩阵Y的第一列和第二列作为坐标，并在二维平面上绘制散点图。

完整的MATLAB代码示例：

% 准备数据
A = rand(10,5);

% 导入t-SNE
addpath('path/to/t-SNE Matlab Toolbox');

% 运行t-SNE
Y = tsne(A);

% 可视化结果
scatter(Y(:,1),Y(:,2));