一、kmeans聚类 二、TNSE TSNE提供了一种有效的降维方式,可以对高于2维数据的聚类结果以二维的方式展示出来。 ...
Python代码:准备训练样本的数据和标签:train X .txt train y .txt 放于tsne.py当前目录. 具体t SNE Laurens van der Maatenhttp: lvdmaaten.github.io tsne ,Python implementation , tsne.py代码: 为了使得figure显示数据的标签,代码做了简单修改 usr bin env ...
2015-10-20 13:57 0 19189 推荐指数:
一、kmeans聚类 二、TNSE TSNE提供了一种有效的降维方式,可以对高于2维数据的聚类结果以二维的方式展示出来。 ...
目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维 ...
manifold learning流形学习 多维度数据集非常难于可视化。反而2维或者3维数据很容易通过图表展示数据本身的内部结构,等价的高维绘图就远没有那么直观了。为了实现数据集结构的可视化,数据的维度必须通过某种方式降维。 最简单的降维手段是数据的随机投影。虽然这种方式实现一定程度的数据结构 ...
数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间 ...
最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术。 什么是降维可视化? 简而言之,降维 ...
TSNE提供了一种有效的降维方式,让我们对高于2维数据的聚类结果以二维的方式展示出来: 结果图: 原数据data_zs是三维的数据! ...
上篇博客中,我们介绍了并用代码实现了PCA算法,本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维,并可视化。 鸢尾花数据集简介 代码实现 代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。 import matplotlib.pyplot as plt from ...
转自:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 1.流形学习的概念 流形学习方法(Manifold Learni ...