20
06月
2023
TSNE是一种非线性降维算法,可以将高维数据映射到低维空间中进行可视化。下面是使用Python的Scikit-learn库中的TSNE函数画出聚类结果的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 50)
# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
labels = kmeans.fit_predict(X)
# 使用TSNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels, cmap=plt.cm.get_cmap("jet", 5))
plt.colorbar(ticks=range(5))
plt.clim(-0.5, 4.5)
plt.show()
```
以上代码首先生成了一个100行50列的随机数据矩阵X,然后使用KMeans算法对其进行聚类,得到每个样本所属的类别标签。接着使用TSNE算法将X降到2维,并将降维后的数据和类别标签传入散点图函数中进行绘制。
需要注意的是,TSNE算法的计算复杂度较高,当数据量较大时,可能需要较长的计算时间。同时,TSNE算法的结果也受到随机初始化的影响,因此多次运行TSNE算法可能得到不同的结果。
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本文标题: 使用TSNE函数画出聚类结果python代码
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