tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) vecs_2d = tsne.fit_transform(vecs)
时间: 2024-05-21 21:15:36 浏览: 23
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
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。
n_components 这里请勿=10,请用累计贡献率来选择最佳值
好的,以下是使用累计贡献率来选择最佳的`n_components`的代码:
```
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])
```
解释一下代码:
首先,我们定义了一个名为`pca`的函数,它接受两个参数:原始数据集`X`和累计贡献率的阈值`threshold`。在函数内部,我们对数据进行了去均值操作,然后计算出协方差矩阵。接着,我们使用`np.linalg.eig`函数计算协方差矩阵的特征值和特征向量,并对特征值进行排序。然后,我们计算出特征值的累计贡献率,并根据阈值找到最佳的`n_components`。最后,我们提取前`n_components`个特征向量,并将数据投影到新的特征空间上。
在主函数中,我们生成了一个(643,1024)大小的随机数据集,并使用`pca`函数对数据进行了降维,阈值为0.9。最后,我们输出了最佳的`n_components`。
需要注意的是,在实际应用中,我们可能需要根据具体情况选择合适的累计贡献率阈值,以及对数据进行预处理等操作。
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