最简单的t-SNE上手使用
看了很多其他人写的t-SNE如何使用,全部都在用项目举例子,无语死了,想要学怎么用t-SNE竟然还要去看一个项目,这不是南辕北辙嘛?所以这里直截了当的告诉你怎么用。
总体思路就是:使用TSNE对高维进行降维,然后用matplotlib对降维后的数据进行散点图可视化,由于通常我们各个点会有类别,所以我们会为每一个类别配上颜色。
高维进行降维
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
X = np.array([[0, 0, 0],[0,0,0.01],[0,0,0.2], [1, 1, 1],[1,1,0.99],[1,1,0.89]])#原始数据的向量表示。
Y= [0,0,0,1,1,1]#类别标签
X_embedded = TSNE(n_components=2,init="pca").fit_transform(X)
X_embedded.shape
(6, 2)
X_embedded
array([[-43.870415 , 19.271692 ],
[-58.632687 , 31.495714 ],
[-65.70273 , 13.6737585],
[-42.437374 , 41.755936 ],
[-77.777725 , 32.71431 ],
[-63.388752 , 50.073307 ]], dtype=float32)
至此,降维结束,已经变成了两维,原来是三维。
绘制图形并着色
import matplotlib.pyplot as plt
#为6个点配置颜色
def get_color(labels):colors=["r","b","g","y","o"]color=[]for i in range(len(labels)):color.append(colors[labels[i]])return color
figure=plt.figure(figsize=(5,5),dpi=80)
color=get_color(Y)#为6个点配置颜色
x=X_embedded[:,0]#横坐标
y=X_embedded[:,1]#纵坐标
plt.scatter(x,y,color=color)#绘制散点图。
plt.show()
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