t-SNE降维与可视化：Python实现

最新推荐文章于 2025-10-10 10:50:22 发布
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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现t-SNE降维技术，将高维数据映射到二维空间，便于数据关系观察。内容包括导入所需库、准备数据、执行降维及可视化过程，并提供了完整的代码示例。

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维和可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便于观察和理解数据之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现t-SNE降维和可视化，并提供相应的源代码示例。

  1. 导入所需的库
    首先，我们需要导入一些常用的Python库，包括NumPy、matplotlib和scikit-learn：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
  1. 准备数据
    接下来，我们准备一些要进行降维和可视化的数据。假设我们有一个包含N个样本的数据集，每个样本具有D维特征。我们可以将数据存储在一个N×D的NumPy数组中：

                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

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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...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python 实现T-SNE降维特征可视化（含完整的程序和代码详解）

				
			

			

				

					12-06
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现t-SNE降维算法，并将其应用于高维数据的特征可视化。文中涵盖了项目背景、目标、挑战、创新点及应用领域等内容。此外，还提供了详细的程序设计思路和代码实现步骤，包括...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
tsne降维可视化python源码

				
			

			

				

					08-16
				

			

		

		

			
				
tsne降维可视化，将高维数据、图像进行降维，python源码。

			
		

	





	

		

			

				
					
python使用t-sne算法降维，方便可视化

				
			

			

				

					呆萌的代Ma
				

				

					04-13
					
					2724
					
				

			

		

		

			
				
常用的降维算法有LDA，PCA；但通常为了方便可视化，我们使用t-sne降维算法。
PCA的算法可以参考：异常检测2——PCA异常检测
t-san的算法可以参考：t-SNE算法
示例代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set()


def get_data():
    """生成聚类数据"""
    from sklearn.datasets import make_blob

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
python sklearn里有tsne，如何使用？

					
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					Kp0fS的草稿纸
				

				

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假设 X 是你的 N×D 数据（比如 N=1000, D=50）# y 是标签（可选，用于着色）# 1. 创建 TSNE 对象# 2. 降维X_tsne = tsne.fit_transform(X) # 结果是 N×2# 3. 可视化plt.show()

			
		

	





	

		

			

				
					
降维方法——t_SNE原理及python代码详解

				
			

			

				

					m0_51870122的博客
				

				

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t_SNE原理和公式，有python代码，把手写数字数据集降为二维

			
		

	





	

		

			

				
					
【归纳总结】如何利用t-SNE可视化高维数据样本？附Python代码

				
			

			

				

					坊间小木匠的博客
				

				

					10-21
					
					9904
					
				

			

		

		

			
				
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维和可视化技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便更好地理解和分析数据。它在机器学习和数据可视化领域被广泛使用。t-SNE是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton于2008年提出的，它在原始高维空间中的样本之间创建了一种概率模型，并在低维空间中的样本之间创建了另一种概率模型。它通过最小化原始空间和低维空间中样本之间的差异来实现降维。

			
		

	





	

		

			

				
					
t-SNE可视化python实现

				
			

			

				

					weixin_50548064的博客
				

				

					09-21
					
					1269
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍t-SNE的python实现

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 实现T-SNE降维特征可视化（含模型描述及示例代码）

				
			

			

				

					02-12
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文详细介绍了利用 Python 实现 t-SNE 降维和可视化的过程及其应用价值。首先讨论了高维数据所带来的“维度灾难”这一难题，并指出了 t-SNE 如何作为一种有效的解决方案来应对这种情况。接着深入剖析了 t...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于t-SNE降维的学生成绩聚类模型_ofgu4_t-SNE_python_whisperedvtt_聚类_

				
			

			

				

					09-30
				

			

		

		

			
				
总的来说，这个项目结合了t-SNE降维和聚类技术，旨在通过Python实现对学生成绩数据的深度分析。通过降维，我们可以将复杂的高维数据简化为易于理解的形式；通过聚类，我们可以识别出成绩上的模式和群体，为教育决策...

			
		

	





	

		

			

				
					
python实现TSNE降维

				
			

			

				

					imrush2019的博客
				

				

					01-20
					
					1047
					
				

			

		

		

			
				
1.把一个六维数据降成二维并输出
1.1导包
from sklearn.manifold import TSNE
import pandas as pd

1.2读取原来的数据
df = pd.read_csv(r'F:\kaiti\data\v1\samples_v1.csv')
df = df.values

输出：
[[100.   37.1 100.  114.   15. ]
 [100.   37.1 100.  114.   15. ]
 [101.   37.1 100.  113.   1

			
		

	





	

		

			

				
					
python代码实现TSNE降维数据可视化教程

				
			

			

				

					12-20
				

			

		

		

			
				
TSNE降维

降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。

python代码
km.py


#k_mean算法
import pandas as pd
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
#参数初始化
inputfile = 'x.xlsx' #销量及其他属性数据
outputfile = 'x_1.xlsx' #保存结果的文件名
k = 2

			
		

	





	

		

			

				
					
T-sne 图片显示 分布

				
			

			

				

					10-23
				

			

		

		

			
				
MATLAB 版本。t-sne,显示图片在tsne上的分布，不是点状图，需要自己准备图片数据

			
		

	





	

		

			

				
					
python用tsne降维_tSNE降维

				
			

			

				

					weixin_30550985的博客
				

				

					02-04
					
					1988
					
				

			

		

		

			
				
我有两套数据训练和测试。这两个数据集分别有30213和30235个项目，每个项目有66个维度。在我正在尝试应用scikit learn的t-SNE将维数降到2。由于数据集很大，如果我试图一次性处理整个数据，我会遇到内存错误，我会尝试将它们分成块，然后一次转换一个块，如下所示：tsne = manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30, init='pca'...

			
		

	





	

		

			

				
					
python实现TSNE检验 TSNE降维代码

				
			

			

				

					刘文凯的博客
				

				

					09-18
					
					3622
					
				

			

		

		

			
				
一般而言TSNE就是一种数据可视化的工具，能够将高维数据降到2-3维（降维），然后画成图。现在也有蛮多可以直接使用的套件，如sklearn.manifold（具体可看：Sklearn TSNE官网）。图片来源：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45714906/article/details/118568358。fit_transform(x_train)， 要降维的数据。n_components=2,  降至的维数（一般为2）random_state=501，随机种子。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 使用 tsne 降维

					
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现在t-sne已经集成在sklearn里面了非常好用，下面是自己的一个降维可视化的例子。 
所需要的文件 fdata 大致如下12 23 3
23 45 6
4 5 7 
6 23 5ftarget大致如下1
1
2
4
这样就可以使用了【其实就是要符合numpy loadtxt的数据格式】#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# -*- coding:utf-8 -

			
		

	





	

		

			

				
					
python用tsne降维图像_python代码实现TSNE降维数据可视化教程

				
			

			

				

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					02-10
					
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TSNE降维降维就是用2维或3维表示多维数据(彼此具有相关性的多个特征数据)的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。(t-SNE)t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。python代码km.py#k_mean算法import pandas as pdimport csvimport pandas as pdimport nu...

			
		

	





	

		

			

				
					
python - TSNE降维数据可视化

				
			

			

				

					weixin_41068770的博客
				

				

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TSNE降维

降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。

TSNE方法是一个很有趣的方法，暂时不做深入研究，将代码展示如下：


#用TSNE进行数据降维并展示聚类结果
tsne = TSNE(n_compo...

			
		

	





	

		

			

				
					
1.基于python的单细胞数据预处理-降维可视化

				
			

			

				

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scRNA-seq预处理-降维可视化

			
		

	





	

		

			

				
					
t-SNE降维技术：Python实现及3D可视化效果展示

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
4. **可画3D图**：t-SNE可以用于生成三维空间中的可视化，尽管其原始设计主要是为了二维可视化，但通过某些扩展或变种，比如 Parametric t-SNE (PT-SNE)，也可以在三维空间中应用。  5. **可运行**：t-SNE作为一个...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
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