Python数据降维技术——t-SNE的实现与可视化

最新推荐文章于 2025-09-01 09:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/131075941
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。

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 = pd
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import numpy from numpy import * import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt #fdata="D:/python/pythonProject1/pythonProject4/SisFall/fd.
python代码实现TSNE降维数据可视化教程
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tsne降维可视化python源码
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tsne降维可视化，将高维数据、图像进行降维，python源码。
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图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
04-24 1940
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s_t= torch.load('/home/huang/代码/DeepKE/example/re/multimodal/utt_private_t.txt').cpu().detach().numpy()s_v= torch.load('/home/huang/代码/DeepKE/example/re/multimodal/utt_private_v.txt').cpu().detach().numpy()# 降成二维或三维,即61*768变成61*2或61*3,然后绘制出来,归一化看是否需要。
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