聚类后的TSNE图

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python、pandas、dataframe、matplotlib、tsne

我对数据应用了K_Mean集群，并在应用TSNE之后绘制了数据。我有4个维度和4个组。问题是我的K_mean是正确的，但为什么在tsne中，相同的组不是全部在一起？ ? labels = kmeans.labels_ df_new df_subset['tsne1'] = X_embedded[:,

浏览 24提问于2021-04-13得票数 0

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我有一个大约500个嵌入向量的列表(每个嵌入向量的长度是400，太长了，不能发表，但这是其中一个的开始示例： [-1.5425615, -0.52326035, 0.48309317, -1.3839878我想把它们画在t-SNE图上，所以我写道： tsne = TSNE(n_components=2) X_tsne = tsne.fit_transform(list_of_vectors) 输出为：因此，在下图中有大约500个点，每个点都有一个标签(来自list_

浏览 44提问于2021-01-19得票数 0

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可以使用什么方法在一页上打印多个eclust图？

脚本的预期结果： ? 我试图在一个页面上打印几个来自eclust的聚类图，但无法使用多种方法来完成。lattice)library(ggplotify) km <- eclust(tsne_df4个图，其中有2个聚类图和2个显示轮廓图的图</

浏览 21提问于2019-01-17得票数 1

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基于t分布sne坐标的聚类

cluster-analysis、hierarchical-clustering、unsupervised-learning

假设您有关于cars的数据:一个由10,000行和10条特性列组成的矩阵(mpg，engine size，horsepower...etc)。你想探索高维数据。你可以： (1)在dataset...picking上运行kmeans或其他聚类算法(2)首先用主成分分析降低数据集的维数，并将PC1和PC2传递给聚类algorithm...picking，即聚类数。但是，你还能(3)先用TSNE降低数据集的</em

浏览 3提问于2018-01-13得票数 0

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标签聚类可视化的建议

python、scikit-learn、clustering

我正在尝试将标签聚在一起，这些标签都是给任何产品的。最后，我想将它们形象化为PCA图，在这里我可以看到“更接近”的标记簇(用户将这些标记放在一起的倾向)。到目前为止，我可以考虑应用t-SNE或简单的主成分分析来获得具有可用标记的某种聚类。我只是尝试用networkx库python可视化它，在那里我用'first_tag‘，'second_tag’和‘second_tag’作为它的重量。但那是徒劳的

浏览 0提问于2019-08-29得票数 1

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使用t-SNE降维执行聚类

python、algorithm、cluster-analysis、dimensionality-reduction

问题是应该首先考虑哪一个: a)聚类还是b)降维算法？换句话说，我是否可以应用一种伪(因为它不是真正的)降维方法，如t-SNE，然后使用聚类算法来提取聚类，或者是否应该在原始的高维空间上执行聚类，并仅用于给节点着色？adjMat.data)#initiate the t-SNE algorithm <e

浏览 1提问于2016-06-21得票数 3

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KMeans聚类后重复TSNE后的不同结果

scikit-learn、cluster-analysis、k-means、tsne

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：我感到困惑的是，通过越来越多地重复这个过程，我的</em

浏览 9提问于2022-04-24得票数 0

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当我们对数据进行聚类时，我们如何检查TSNE结果是否真实？

python、cluster-analysis、pca、tsne

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： features_tsne_32= TSNE(2).fit_transform(standarized_datafacet = sns.lmplot(data=df, x

浏览 12提问于2021-05-24得票数 0

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Seaborn散点图ValueError:数组的长度必须相同

python、seaborn

我正在尝试使用seaborn散点图从t-SNE输出中绘制聚类图。下面的代码 tsne_cluster = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)sns.scatterplot(new_values_cluster[:,0], n

浏览 14提问于2020-07-10得票数 0

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如何根据句子的相似度对句子进行聚类和标绘？

python、machine-learning、scikit-learn、artificial-intelligence、dbscan

我正在尝试根据句子之间的相似度对句子进行聚类。我正在使用ELMo生成句子的嵌入(其中它为每个单词生成嵌入，我将所有这些词求和并除以no。单词)。我最初尝试用来拟合这些数据，使用ELMo生成的嵌入(512维)我能够形成集群，但这里的问题是，在tsne中，维度必须减少，它可以容纳最多3个维度。因此，输出并不是那么准确。然后我尝试使用，我看不到输入的维度有任何约束(如果我错了，请纠正我)。现在，我被用DBSCAN完成的预测图</e

浏览 0提问于2018-12-20得票数 0

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使用TSNE可视化集群

cluster-analysis、data-science

我有一个数据集，我需要以一种方式对其进行聚类和显示，其中同一聚类中的元素应该看起来更接近。该数据集基于研究研究，具有大约16行(条目)和大约50个特征。我确实同意这不是一个理想的数据集，但不幸的是，这就是目前的情况。在对数据集进行规范化之后，我首先对其应用了KMeans。同时，我还尝试使用TSNE将数据映射到2个维度，并将它们绘制在散点图上。根据我对TSNE的</em

浏览 11提问于2018-02-01得票数 1

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有没有一种方法来评估巨蟒中TSNE图之间的相似性？

python、multidimensional-array、scikit-learn

我想知道是否有一种方法来评估这些地块之间的相似性，或者这是不可能的，因为这些地块是随机生成的？我做了一些研究，发现匈牙利的赋值算法可以将点从一个点映射到另一个点，但不确定如何应用它/如果这是正确的方法。还有一种方法可以在相同的TSNE条件下绘制两组数据--也就是说，如果我有一个df，两组数据连成一个，然后以某种方式将其分离出来，在相同的x，y嵌入空间下显示出不同的图？

浏览 4提问于2020-01-20得票数 0

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TSNE图快速分解

python、matplotlib

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 pdStandardScaler().fit_transform(X)labels_1000 = y[0:1000] model =TSNE(n_components=2,random_state=1

浏览 1提问于2022-11-13得票数 0

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簇的the代码文本标记

我想要在我的整个数据框架上做t-sne，所以有方法来标记我正在被聚在一起的点，并且用不同的颜色来标记它们，使它们在视觉上是可辨的。" "HSC_7653" "Mono_6792" "Mono_7256" "Mono_7653" "Gran1" "Gran2，我想根据上面提到的样本给我的观点贴上标签。) tsne1 <- tsn

浏览 0提问于2017-07-26得票数 0

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有没有办法从SciKit-Learn中找到K-means聚类中的数据点？

python、scikit-learn、k-means

我有一个包含观鸟者评论的数据集。我使用TF-IDF向量器将文本注释转换为向量特征，然后运行K-means聚类将我的数据分成多个簇。我有一组清晰的簇。然而，我一直在努力寻找一种方法来找出哪些单词进入了哪些聚类。我知道如何获取特征标签/名称，但我希望看到每个特征下的实际数据点，然后将它们转换回原始单词。我使用的是Python和Scikit-Learn的K-means算法。= 'pca'

浏览 7提问于2020-08-23得票数 0

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极高维空间上的t-SNE

pca、tsne

我成功地将the应用于数字手写数据集.n=3823空间中的D=64数据点(即手写数字)(即8x8像素)。效果很好。现在我想把n个≈60个数据点聚集在一个D≈3000维空间中。对于不建议使用there的维度数(相对于数据点的数目)是否有上限？

浏览 0提问于2019-01-08得票数 3

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我能把聚类算法应用于流形可视化方法的结果吗？

clustering、visualization、dimensionality-reduction、tsne、manifold

一些与流形学习有关的方法通常被认为是很好的可视化方法，如T和自组织映射(SOM).我明白，当具体提到“可视化”时，意味着非线性维数约简可以很好地洞察其低维投影中的数据，但最常见的是，这种低维投影不能用于机器学习算法，因为高维结构的一些信息丢失了(粗略)。然而，这里的问题是，如果在可视化中观察到“集群”，那么将聚类算法应用于低维转换数据并分别分析集群或组是可以接受的吗？例如，我将T应用于相当高维度的数据(40个特性)，

浏览 0提问于2016-03-31得票数 4

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词向量列表上的T-SNE可视化

python、scikit-learn、nlp、data-visualization、word-embedding

我有一个大约20k个单词向量('tuple_vectors')的列表，没有标签，每个看起来像下面 [-2.84658718e+00 -7.74899840e-01 -2.24296474e+00 -8.69364500e有没有一种使用t-sne进行可视化的快速、简洁的方法？我已经尝试了以下几种方法 from sklearn.manifold import TSNE tsne = TSNE(n_components=2, verbose

浏览 35提问于2019-01-17得票数 3

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如何用自己的数据集传递resnet50模型的学习？

python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

然后计算两个向量嵌入之间的余弦距离。距离从0开始到1.(这里要注意的是，同一两个面的距离越低) 利用resnet50的预训练模型，取得了较好的效果。但是，由于该模型主要是针对欧洲数据进行培训的，而且我希望在印度的次级协议上进行面对面的验证，所以我不能依赖这一点。我想在我自己的数据集上训练他们。我有10000个类，每个类包含2个图像。model=load_model('directory of my saved mod

浏览 0提问于2020-02-18得票数 0

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TSNE应用后的Kmeans聚类可视化

python、k-means、scatter-plot

现在我想要可视化这些集群，所以我使用TSNE将128维向量减少到2维 node_embeddings = actor_w2vecnode_embeddings_2d = trans.fit_transform(node_embeddings) 但我不知道如何将这两者结合起来，以创建属于一个聚类的所有点组合在一起的图或散点图

浏览 62提问于2020-01-12得票数 1

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