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拓端tecdat|Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

作者:互联网

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24002

原文出处:拓端数据部落公众号

T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入,是一种非线性降维技术,用于在二维或三维空间中可视化数据。

Python API 提供  T-SNE 方法可视化数据。在本教程中,我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖:

  1. 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化
  2. MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化

我们将从加载所需的库和函数开始。

  1.    
  2.   import seaborn as sns
  3.   import pandas as pd  

鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化

加载 Iris 数据集后,我们将获取数据集的数据和标签部分。 

  1.   x = iris.data
  2.   y = iris.target 

然后,我们将使用 TSNE 类定义模型,这里的 n_components 参数定义了目标维度的数量。'verbose=1' 显示日志数据,因此我们可以检查它。

TSNE( verbose=1)

接下来,我们将在图中可视化结果。我们将在数据框中收集输出组件数据,然后使用“seaborn”库的 scatterplot() 绘制数据。在散点图的调色板中,我们设置 3,因为标签数据中有 3 种类型的类别。

  1.   df = p.Dtame()
  2.   df["] = y
  3.   df["cm"] =z[:,0]
  4.   df[cop"] = z[,]
  5.    
  6.   plot(hue=dfytlst()
  7.   patte=ns.cor_ptt("hls", 3),
  8.   dat=df) 

MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化

接下来,我们将把同样的方法应用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集非常合适,我们可以使用Keras API的MNIST数据。我们只提取数据集的训练部分,因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE需要太多的时间来处理,因此,我将只使用3000行。

  1.    
  2.   x_train= xtrin[:3000]
  3.   y_rin = ytrin[:3000]
  4.   print(x_train.shape) 

MNIST 是一个三维数据,我们将其变形为二维数据。 

  1.    
  2.   print(xtishpe)
  3.   x_nit = rshap(_rin, [xran.shap[0],xtrn.shap[1]*xrin.shap[2])
  4.   print(x_mit.shape)
  5.    
  6.    
  7.    

在这里,我们有 784 个特征数据。现在,我们将使用 TSNE 将其投影到二维中,并在图中将其可视化。

  1.   z = tsne.fit(x_mnist)
  2.   df["comp1"] = z[:,0]
  3.   df["comp2"] = z[:,1]
  4.    
  5.   plot(huedf.tit(),
  6.   ata=f)

该图显示了 MNIST 数据的二维可视化。颜色定义了目标数字及其在 2D 空间中的特征数据位置。

在本教程中,我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。


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标签:iris,SNE,TSNE,df,可视化,拟合,鸢尾花,数据,MNIST
来源: https://www.cnblogs.com/tecdat/p/15473225.html