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T-SNE数据降维
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04-02
ly
以下是使用T-SNE将1280维数据降至2维或3维的分步指南: ```python import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA # 可选步骤 import matplotlib.pyplot as plt ### 数据预处理 标准化数据,使其均值为0,方差为1 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(emds) tsne = TSNE( n_components=2, # 目标维度 perplexity=30, # 建议范围5-50,控制邻域大小 learning_rate=200, # 默认值,可调整范围10-1000 n_iter=1000, # 最小迭代次数,可增加至5000 random_state=42, # 固定随机种子保证结果可重复 verbose=1 # 显示进度 ) tsne_results = tsne.fit_transform(data_scaled) ``` ### 关键参数说明 1. **n_components**: 目标维度。 2. **perplexity**: 平衡局部和全局结构,值小侧重局部,值大侧重全局。 ### 注意事项 •对于大数据集,先用PCA降维可显著减少计算时间。 •T-SNE的可视化结果侧重保留局部结构,不同运行结果可能差异较大,需结合多次实验分析。
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