温馨提示×

Pandas中怎么使用t-SNE进行降维

小亿
87
2024-05-13 11:14:52
栏目: 编程语言
开发者测试专用服务器限时活动,0元免费领,库存有限,领完即止! 点击查看>>

要使用t-SNE进行降维,首先需要导入相应的库:

import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,加载数据并实例化t-SNE对象:

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据
X = data.drop('label', axis=1)  # 提取特征列
y = data['label']  # 提取标签列

tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)  # 实例化t-SNE对象,设定降维后的维度为2

然后,使用fit_transform方法进行降维:

X_tsne = tsne.fit_transform(X)

最后,可视化降维后的数据:

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('viridis', 10))
plt.colorbar()
plt.show()

通过以上步骤,就可以使用t-SNE对数据进行降维,并进行可视化展示。

亿速云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>

推荐阅读:Scikit-learn中怎么实现t-SNE降维

0