tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) vecs_2d = tsne.fit_transform(vecs)

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 TSNE 类来将高维数据降维到二维空间中。其中，n_components 参数指定了降维后的维度数，这里设置为2，表示将数据降到二维空间中。random_state 参数设置为0，是为了保证每次运行代码时得到的结果是一样的。vecs 表示高维数据的特征向量，通过 fit_transform() 方法将其转换为二维空间中的坐标。最后，将这些坐标保存在 vecs_2d 变量中。

相关问题

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和中的占比，来确定保留多少个主成分。因此，当阈值设为0.9时，函数会保留主成分的数量，使得它们对原始数据的解释方差和至少达到90%。

vecs = vectorizer.fit_transform(train_texts + test_texts).toarray() train_X = vecs[:len(train_texts)] test_X = []这段代码是什么意思

这段代码是用来对文本数据进行特征提取，并将其转换为特征矩阵的过程。

首先，`vectorizer.fit_transform(train_texts + test_texts)`是使用`vectorizer`对象对训练数据和测试数据进行特征提取，并将其转换为一个稀疏矩阵。其中，`train_texts`和`test_texts`分别是训练数据和测试数据的文本内容，它们都是一个Python列表。`train_texts + test_texts`是将这两个列表合并为一个大列表，以便于进行特征提取。`fit_transform()`方法是对训练数据和测试数据进行特征提取，并返回一个稀疏矩阵。

接着，`.toarray()`方法将稀疏矩阵转换为一个密集矩阵，使得我们可以方便地对其中的元素进行操作。`vecs`是一个二维的NumPy数组，其中每行对应于一个文本样本，每列对应于一个特征。因此，`vecs[:len(train_texts)]`是将前`len(train_texts)`行作为训练数据的特征矩阵`train_X`，`vecs[len(train_texts):]`是将后面的行作为测试数据的特征矩阵。

最后，`test_X`是一个空列表，即测试数据的特征矩阵尚未生成。这是因为在函数调用时，如果`has_test`参数为`False`，则不需要生成测试数据的特征矩阵。如果需要生成测试数据的特征矩阵，则可以在后续的代码中进行生成。