使用sklearn TSNE映射测试数据
是一种降维技术，可以将高维数据映射到低维空间中，以便于可视化和分析。TSNE全称为t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，是一种非线性降维算法。
TSNE的优势在于能够保留数据的局部结构，尤其适用于可视化高维数据集。它通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据点映射到低维空间中的相邻位置，从而保留了数据的局部结构。相比于其他降维算法，TSNE能够更好地展示数据的聚类和分布情况。
TSNE的应用场景包括数据可视化、聚类分析、异常检测等。通过将高维数据映射到二维或三维空间中，可以直观地观察数据的分布情况，发现数据中的模式和规律。在聚类分析中，TSNE可以帮助我们理解数据点之间的相似性，从而更好地进行聚类。在异常检测中，TSNE可以帮助我们发现数据中的异常点，因为异常点通常在低维空间中会有较大的偏移。
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总结：使用sklearn TSNE映射测试数据是一种降维技术，适用于数据可视化、聚类分析、异常检测等场景。腾讯云提供了与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以帮助用户在云计算环境中进行相关任务。
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2回答
有没有办法在python中提取sklearn.manifold.TSNE中的映射过程，以便将新数据映射到降维空间？ 重要的是，我的意思是不需要在这里重新训练新的数据。例如，假设您训练了一个TSNE映射，如下所示： import numpy as npX = np.array([[0, 0, 0],[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
X_embedded
浏览 46提问于2018-12-22得票数 2
1回答
我正在尝试为TSNE创建一个自定义函数，以便它可以用于Sklearn make_pipeline函数中。，对于常设仲裁院，我要做以下几点： LinearRegression())make_pipeline(TSNE(),我会得到一个错误，说它没有transform()方法，而且它不能使用fit_transform()方法。因此，现在我尝试使用</em
浏览 0提问于2019-01-19得票数 4
我试过这个：In [2]: from sklearn.manifold import TSNE
/home/intern/<ipython-input-2-9afc8da4e1e3> in <module>()
----> 1 from sklearn.manifoldimport T
浏览 1提问于2015-06-26得票数 2
使用sklearn的TSNE 和mahalanobis度量，我得到了以下错误tsne = TSNE( verbose=1, n_iter=250,learning_rate=50, random_state=0,metric='mahalanobis')tsne_results= <em
浏览 0提问于2018-08-09得票数 3
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当我使用PCA时，它是直接的。from sklearn.decomposition import PCAX_train_pca = pca.fit_transform(X_train)从这里开始，我可以在下一步中使用X_train_pca和X_test_pca，依此类推。但当我使用t-SNE时X_train_tsne
浏览 3提问于2018-10-17得票数 2
1回答
我已经使用gensim提供的模型word2vec计算了它们，但我在文献中找不到任何图形示例。
浏览 11提问于2016-09-03得票数 1
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我使用了Sklearn的数字数据集，并尝试使用TSNE( t分布随机邻居嵌入)将维度从64降低到3： import numpy as npimport matplotlib.pyplotas plt#%matplotib inlinefrom sklearn.datasetsload_digits()
digits
浏览 25提问于2020-04-14得票数 1
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我正在尝试使用scikit-learn和scikit-learn的数据集编写一个TSNE，但在显示结果时，我想要真实的MNIST图像，而不是一些彩色的点/图。我正在使用matplotlib和seaborn 下面是我的代码： import sklearnimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
import n
浏览 13提问于2019-12-17得票数 2
1回答
在绘制结果时，我尝试使用PCA、内核pca、lle和tsne来减少维数。但作为初学者，我不知道如何从图中解释。请引导我。px.scatter_3d(X_pca, x=X_pca[:,0], y=X_pca[:,1], z=X_pca[:,2], color=y_train)我有以下数字然后，使用KernelPCA：kpca = KernelPCA(n_components=3, fit_invers
浏览 9提问于2022-05-22得票数 -1
1回答
计算the中的簇大小
、、、、
我一直在使用DBSCAN对我的数据进行using。然后，我将获得的值赋值给原始数据，然后用海运散点图绘制它。这是代码：cluster.tsneplot(sc
浏览 10提问于2021-12-24得票数 2
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我想在mnist数据集上使用t算法进行维数约简，稍后我想使用简化后的数据进行可视化(可能的聚类或分类)，下面是我的代码：import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdata_1
浏览 1提问于2022-11-13得票数 0
1.13.3枕骨: 0.19.1svd_matrix.shape我想用“余弦”作为度量，在scikit TSNEtsne = sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='cosine')
matrix_2d = tsne.fit_transformalgorithm不是manifold.
浏览 5提问于2017-10-17得票数 2
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我使用sklearn.manifold.TSNE在二维空间上投影，这是我使用sklearn.clustering.KMeans单独聚类的数据集。我的代码如下：
sc = plt.scatter(
浏览 9提问于2022-04-24得票数 0
我面临的问题是，我有一个dataframe - sector_features_，如下所示：
在上面运行tsne之后，我得到了一个2d df，我用散点图绘制了它。包含简化数据(tsne)的数据框架如下所示
我正在使用matplotlib和seen，但是已经看到了一些使用altair的解决方案，我不知道如何进行。进口产品如下：import numpy as npfrom sklearn.decomposition
浏览 5提问于2022-08-28得票数 -1
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我使用称为"pyldavis“的python模块，并使用jupyter笔记本作为环境。import pyLDAvis.sklearnpyLDAvis.sklearn.prepare(lda_tf, dtm_tf, tf_vectorizer)确实很好，但我不太明白mds参数.即使在阅读了这些文档之后：
以topic_term_dists作为输入并
浏览 7提问于2018-06-19得票数 2
我认为这样做的方法是将tsne与x_train相匹配，然后转换x_test和x_train。但是，我无法转换任何数据集。tsne = TSNE(random_state = 420, n_components=2, verbose=1, perplexity=5, n_iter=350).fit(x_train)x_train_tse = tsne.transform(x_subset)AttributeError: 'TSNE
浏览 0提问于2019-12-06得票数 1
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我有一个小问题要在我的数据集上执行TSNE，使用余弦相似性。[ 0.7 1 0.3 0.4 ] [ 0.6 0.4 0.1 1 ]]A = np.matrix([[1, 0.7,0.5,0.6],[0.7,1,0.3,0.4],[0.5,0.3,1,0.1],[0.6,0.4,0.1,1]])
model = manifold.TSNE(metric="p
浏览 5提问于2016-04-11得票数 10
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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritymodel = manifold.TSNE(random_state=1, metric="precomputed")
但是当我使用这个代码时：
from sklearn</e
浏览 13提问于2022-06-14得票数 0
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我有以下代码来绘制我的海上散点图 plt.figure(figsize=(120,120)) data=data, # Data source size = 30,legend=False)
p1.text
浏览 12提问于2020-11-28得票数 0
我正在应用TSNE进行降维。我有几个特性，我减少到2个功能。之后，我使用Kmeans对数据进行聚类。最后，我使用海运绘制聚类结果。要导入TSNE，我使用：要应用TSNE，我使用：在那之后，我用Kmeans：
kme
浏览 12提问于2021-05-24得票数 0
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