sklearn tsne降维方法举例

今天药忘吃喽~ 2024-04-17 05:47 4阅读 0赞

# 问题 #

**给定4X3维度的数据，我们想要在二维图上可视化，该怎么操作呢？**

# 解决 #

**我们可以通过调用sklearn中的tsne将给定的数据做降维操作，进而实现数据的可视化，如代码所示：**

import numpy as np
    from sklearn.manifold import TSNE
    
    '''降维过程'''
    X = np.array([[10, 56, 12], [80, 21, 92], [21, 30, 53], [11, 81, 15]]) # 数据(4X3)
    labels = np.array([1, 0, 1, 1]) # 每一行数据对应的标签(例如二分类问题)
    model = TSNE() 
    np.set_printoptions(suppress=True)
    Y = model.fit_transform(X) # 将X降维(默认二维)后保存到Y中
    
    '''可视化过程'''
    from matplotlib import pyplot as plt![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190823204029967.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dvc2xpbmU=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    plt.scatter(Y[:,0], Y[:,1], 20, labels) # labels为每一行对应标签，20为标记大小
    plt.savefig("transH.png") #保存图片
    plt.show()

**结果所示：黄点代表标签1，褐黑色代表标签0**  
![结果所示][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dvc2xpbmU_size_16_color_FFFFFF_t_70]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dvc2xpbmU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/1c0558b7eb1747069d9f0da30e89b2da.png

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