Python数据降维技术——t-SNE的实现与可视化

本文介绍了如何在Python中使用t-SNE算法进行数据降维,并以Iris数据集为例,展示了降维后数据的可视化过程,强调了数据降维在模型训练中的重要性。

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Python数据降维技术——t-SNE的实现与可视化

数据维度的高低可能会影响模型的训练效果和过程,因此数据降维技术是非常重要的。在Python中,我们可以通过t-SNE算法对高维数据进行降维,并可视化数据集。

首先,我们需要导入相关依赖库:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

接下来,我们使用pandas库读取数据集。这里以Iris数据集为例:

df
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