matlab TSNE降维
时间: 2023-09-23 08:08:36 浏览: 99
PCA和KPCA及TSNE特征降维及二维三维可视化MATLAB程序包
5星 · 资源好评率100%t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种无监督降维技术，可以将高维数据映射到低维空间中。在MATLAB中，可以使用tsne函数来实现t-SNE降维。该函数的使用方式如下：
mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)
其中，X是一个由N个样本组成的二维矩阵，每个样本由D维数据构成（N行D列）。no_dims表示压缩后的维度，默认值为2。init_dims表示在运行tsne函数之前，会自动使用PCA对数据进行预处理，将原始样本集的维度降低至init_dims维度（默认为30）。perplexity表示高斯分布的perplexity，默认为30。该参数控制了t-SNE算法中的邻近关系的权重，一般推荐设置在5-50范围内。
使用tsne函数进行降维后，可以通过gscatter函数将结果进行可视化展示，将降维后的数据在二维平面上进行散点图展示。
总结起来，MATLAB中的t-SNE降维可以通过tsne函数实现，其中可以通过设置参数进行定制化的降维操作，并可通过gscatter函数进行结果的可视化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
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