cifar10分类可视化

CIFAR-10 是一个图像分类数据集，包含 10 个类别，每个类别有 6000 张尺寸为 32x32 的彩色图像。下面是 CIFAR-10 数据集的可视化方法：

首先，导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import cifar10

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

然后，定义一个标签字典以及一个函数来显示图像和标签：

# 定义标签字典
label_dict = {
    0: 'airplane',
    1: 'automobile',
    2: 'bird',
    3: 'cat',
    4: 'deer',
    5: 'dog',
    6: 'frog',
    7: 'horse',
    8: 'ship',
    9: 'truck'
}

# 定义显示图像和标签的函数
def show_image(x, y, index):
    plt.imshow(x[index])
    plt.title(label_dict[y[index][0]])
    plt.axis('off')
    plt.show()

接下来，我们可以显示数据集中的一些图像和它们的标签：

# 显示前 10 张图像
for i in range(10):
    show_image(x_train, y_train, i)

最后，我们可以使用 t-SNE 算法将图像降维到二维空间，并用不同的颜色表示每个类别：

from sklearn.manifold import TSNE

# 将训练集数据降维到二维空间
x_train_embedded = TSNE(n_components=2).fit_transform(x_train.reshape(-1, 32 * 32 * 3))

# 绘制降维后的数据点
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(10):
    plt.scatter(x_train_embedded[y_train[:, 0] == i, 0],
                x_train_embedded[y_train[:, 0] == i, 1],
                label=label_dict[i])
plt.legend()
plt.show()

这样就可以得到 CIFAR-10 数据集的可视化结果了。