TSNE畫圖

2D圖

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 10條數據，每條數據6維 h = np.random.randn(10, 6) # 使用PCA降維到2維 tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=0) result_2D = tsne.fit_transform(h) # 10條數據中前5條為一類，后五條為一類 s1, s2 = result_2D[:5, :], result_2D[5:, :] fig = plt.figure() t1 = plt.scatter(s1[:, 0], s1[:, 1], marker='x', c='r', s=20) # marker:點符號 c:點顏色 s:點大小 t2 = plt.scatter(s2[:, 0], s2[:, 1], marker='o', c='b', s=20) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend((t1, t2), ('pos', 'neg')) plt.show()

總結

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