可视化利器 —— t-SNE（matlab toolbox 的使用与解释）

最新推荐文章于 2024-09-20 15:01:13 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-20 15:01:13 发布 · 992 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了t-SNE作为一种无监督降维技术，通过MATLAB工具箱进行操作，包括tsne函数的使用，其中labels参数可选。同时，结合MNIST数据集展示了可视化效果，提供下载链接，帮助理解t-SNE在图像数据上的应用。

t-SNE – Laurens van der Maaten（感谢学术男神们的无私开源）
User_guide.pdf（用户指南）

1. tsne 函数

mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)
  
  
  
   
   1

tsne 是无监督降维技术，labels 选项可选；

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基于MATLAB的t-SNE算法多合成数据集降维可视化实现

leo__520的博客

10-14

413

参考代码 SNE降维算法 www.youwenfan.com/contentcsi/66049.html。

T-SNE 二维可视化聚类基于Matlab语言

stlorna的博客

07-05

926

经过tsne后，生成的新数据维度是：样本*2（将原始维度降到2维）（python也是这个套路）。data是到聚类前一步，要进行聚类的数据，维度是：样本 * 特征数量。其中输入是：x轴，y轴，label（对应原属数据的样本）。

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t-sne降维可视化实例matlab

01-19

这是用t-sne算法对手写数字实例进行降维，可视化的实例，完美实现算法对手写数字的聚类，实现了分类效果。已经过检验可以使用，可放心下载运行。

t-sne算法matlab原函数

01-19

matlab的t-sne算法，完美实现t-sne算法，已经过检验可以使用，可放心下载运行。

matlab做TSNE的详细代码-smile:微笑

05-23

matlab做T SNE的详细代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core 1.5.2 对于NLP，请使用artifactIdId smile-nlp。对于Scala API，请使用 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1

MATLAB源码集锦-基于t-sne算法的降维可视化实例

02-14

MATLAB源码集锦-基于t-sne算法的降维可视化实例

t-SNE图matlab代码

qq_68891991的博客

05-13

683

今天开始存在博客上。% 这里的参数可以根据你的需求进行调整。% 创建图形并绘制每个类别的数据点。% 获取唯一类别和对应的索引。% 执行 t-SNE 降维。

精选资源

MATLAB实现T-SNE降维特征可视化（完整源码和数据)

11-12

1.T-SNE降维特征可视化，MATLAB程序（完整源码和数据) 2.T-分布随机邻域嵌入，主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化，以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据...

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tSNE_function_matlab.zip_matlab t-SNE_t-SNE_t-SNE matlab_tsne降维_

07-14

**t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）**是一种流行的数据可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便于观察数据的结构和模式。在MATLAB环境中，t-SNE的实现通常包括几个关键步骤和...

matlab中tsne函数,matlab tsne

weixin_34254848的博客

03-19

1112

acaatrt.tsnein eeerhopoooapwrtciietahr s...nledtsne.aLadSa tTM43 as oo ooiinig stan...uy 20Ci)iEpMutn1nAbtatSnetecneto Swa ruh...Maa sapdbi owef otaef ageeiei acaon n ceicsmuai rulsfwrorlr ngnerngclul...

tSNE_matlab.zip

07-11

t-sne的matlab代码，可以实现数据集的可视化 简单实用

tSNE_matlab_tsnetoolbox_

10-04

高维数据可视化工具，只有代码没有使用说明

简单的 t-sne 绘图仪：这是用于绘制 2 维和 3 维 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 的 Matlab 脚本。-matlab开发

05-29

这是用于绘制 2 维和 3 维 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 的 Matlab 脚本 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 是一种（获奖）降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。该技术可以通过 Barnes-Hut 近似实现，使其可以应用于大型现实世界数据集。有关更多信息，请查看此页面。如何使用？ 1. 克隆这个存储库。 2.Dataset和label应该怎么排列？一世。该脚本需要两个输入 - 数据和标签。 ii. 数据排列 - 第一列应为“标签名称”，其余列应为“特征”。 iii。标签的排列-第一栏应为“标签名称”，其顺序应与四、数据的标签名称。 3. Data 和 Label 中的每一行都是一个样本。 4. 用相同的名称替换文件夹输入目录中的数据和标签。 5. 运行脚本 tsne_exampl

tsne的matlab代码-hyperspectral_exp_orz:hyperspectral_exp_orz

05-25

t sne的matlab代码hyperspectral_exp_orz 作者：罗亚南 caffe_try 分类使用caffe的python API。 !!!还不正确。 findTheSameData：用于验证更正。 readLMDB：将数据从lmdb转换为numpy。 save_feature：保存fc的特征图和谓词。 validate_param：验证deploy和train_test原型网络的参数是否相同。 mnist 使用caffe的python API尝试mnist数据集，以获得正确的结果。 load_mnist_data：将mnist数据转换为可见形式。 myload_mnist_data：更改一些装入数据功能，具体是什么忘记了...太久没用了 Forecast_label：使用API对测试数据进行批量分类。 mnist_solver：训练净超参数。 mnist_train_test：训练网模型。 mnist_deploy：预测用途，不包括数据层。 mnist_mnist：训练网络使用Caffe命令。 tf_try 分类使用Tensorflow。 matlab_plot

matlab17b的tsne程序,TSNE三维图形

weixin_30598353的博客

03-17

962

将数据ncoll和wcoll想象为4000位随机数。在我想通过TSNE运行它们，然后创建一个三维图。在如果我把它画出来，我最终得到的基本上是一个二维图形，所以有些地方出了问题，但我不完全确定是什么。在最后，我想在同一个3D图形上绘制前半部分为红色，第二部分为蓝色。在print(__doc__)from time import timeimport numpy as npimport matplot...

MATLAB t-SNE降维可视化项目案例

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1807

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包提供了一个使用MATLAB编写的t-SNE算法实现，专注于通过降维技术对数据进行可视化处理。t-SNE是一种高效的非线性降维方法，适用于高维数据集的可视化，能够有效保持数据的局部结构。文档详细介绍了t-SNE算法的核心概念，包括高维与低维空间中概率分布的计算、参数调整、以及如何将降维后的结果进行可视化。用户可以通过内置的 ...

T SNE降维matlab程序,关于t-SNE降维方法

weixin_35064481的博客

03-18

1005

关于t-SNE降维方法论文原图是这样的：image.png1. 什么是t-SNE:全名是t-distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)，翻译过来应该可以叫学生t分布的随机邻点嵌入法。t-SNE将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由高斯联合概率表示，嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。t-SNE在一些降维方法中表现得比较好。因为t...

matlab t-sne,科学网—一种新的Unsupervised learning算法：t-SNE - 汤奔阳的博文

weixin_30332165的博客

03-29

317

一种新的 Unsupervised learning算法， t-SNE ( t-distributed stochastic neighbor embedding), 最近很热门。荷兰的发明者Laurens van der Maaten在2008年发表的论文“Visualizing data using t-SNE”，至今已有1900多次引用。Unsupervised learning算法通常用于...

tsne matlab三维,流形学习之t-SNE基本概念(转)

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03-19

1232

1.流形学习的概念流形学习方法(ManifoldLearning)，简称流形学习，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上，流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。...