SNE降维与可视化
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits(n_class=5)
X = digits.data
y = digits.target from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt tsne =TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0)
'''n_components维度降为2维,init设置embedding的初始化方式,可选random或者pca'''
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
X_pca = PCA().fit_transform(X) plt.figure(figsize=(9, 5))
plt.subplot(121)
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1],c=digits.target,label='X_tsne')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(122)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=digits.target,label='X_pca')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
SNE降维与可视化的更多相关文章
- 【Python代码】TSNE高维数据降维可视化工具 + python实现
目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 ...
- TSNE——目前最好的降维方法
转自:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 1.流形学习的概念 流形学习方法(Manifold Learning),简称流形 ...
- 一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法
一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简 ...
- t-SNE可视化(MNIST例子)
如下所示: import pickle as pkl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tsne import ...
- 机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二)
上一篇文章,我们介绍了SNE降维算法,SNE算法可以很好地保持数据的局部结构,该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性,通过最小化条件概率 pj|i 与 pi|j 之间的 KL-divergence ...
- cs231n---卷积网络可视化,deepdream和风格迁移
本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化( ...
- 如何利用AI识别未知——加入未知类(不太靠谱),检测待识别数据和已知样本数据的匹配程度(例如使用CNN降维,再用knn类似距离来实现),将问题转化为特征搜索问题而非决策问题,使用HTM算法(记忆+模式匹配预测就是智能),GAN异常检测,RBF
https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经 ...
- t-SNE完整笔记
http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedd ...
- 用scikit-learn研究局部线性嵌入(LLE)
在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结.这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个 ...
随机推荐
- Nginx(一):安装
nginx 的安装 下载地址: http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 安装准备: nginx依赖于pcre库,要先安装pcre(正则的库) yum ...
- python(8)- python基础数据类型
数据类型 计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视 频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要 ...
- CrtmpServer getApplication注册流程
最近在研究 CrtmpServer getApplication注册流程,以备查阅 图1. 加载动态库流程 图2配置application流程
- POJ 1141 Brackets Sequence (区间DP)
Description Let us define a regular brackets sequence in the following way: 1. Empty sequence is a r ...
- Gson解析数组和list容器
Gson解析数组和list容器 使用Gson解析首先须要增加架包文件:gson-2.2.4.jar 定义一个类Student: public class Student { String name=& ...
- px rem css 转换工具
http://520ued.com/tools/rem mark 一下 貌似还挺好用
- 二进制安装Mysql 5.6(免编译)
安装系统基础软包 yum install -y make bc perl gcc openssl openssl-devel ncurses ncurses-devel 安装方式:二进制免编译安装 查 ...
- 误用了 react-scripts eject 命令
react 小白编程 由于使用 create-react-app 脚手架构建项目的时候,会给几个命令用 其中一个命令吸引了我的注意力 yarn eject,因为构建完成后特别提示说“你不会想要用到这 ...
- centos 6 7 differences 区别
命令 centos6 centos7 ifconfig 有 有 yum install -y net-tools 服务管理 chkconfig /etc/init.d/服务 systemctl sys ...
- RS-485接口的防护电路设计
RS-485总线标准是安防系统设备上应用最为广泛的物理层协议之一.RS-485的主要特点:支持远距离传输,长达4000英尺:双向信号差分传输,提高信号的噪音抑制能力,并且允许一条总线上可以挂接多个发射 ...