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最近咱们被客户要求撰写对于非线性降维技术的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
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 办法可视化数据。在本教程中，咱们将简要理解如何在 Python 中应用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖：
- 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化
- MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化
咱们将从加载所需的库和函数开始。
import seaborn as snsimport pandas as pd鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化
加载 Iris 数据集后，咱们将获取数据集的数据和标签局部。
x = iris.datay = iris.target而后，咱们将应用 TSNE 类定义模型，这里的 n_components 参数定义了指标维度的数量。'verbose=1' 显示日志数据，因而咱们能够查看它。
TSNE( verbose=1)接下来，咱们将在图中可视化后果。咱们将在数据框中收集输入组件数据，而后应用“seaborn”库的 scatterplot() 绘制数据。在散点图的调色板中，咱们设置 3，因为标签数据中有 3 种类型的类别。
df = p.Dtame()df["] = ydf["cm"] =z[:,0]df[cop"] = z[,]plot(hue=dfytlst() patte=ns.cor_ptt("hls", 3), dat=df)MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化
接下来，咱们将把同样的办法利用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集十分适合，咱们能够应用Keras API的MNIST数据。咱们只提取数据集的训练局部，因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE须要太多的工夫来解决，因而，我将只应用3000行。
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x_train= xtrin[:3000]y_rin = ytrin[:3000]print(x_train.shape)MNIST 是一个三维数据，咱们将其变形为二维数据。
print(xtishpe)x_nit = rshap(_rin, [xran.shap[0],xtrn.shap[1]*xrin.shap[2])print(x_mit.shape)在这里，咱们有 784 个特色数据。当初，咱们将应用 TSNE 将其投影到二维中，并在图中将其可视化。
z = tsne.fit(x_mnist)df["comp1"] = z[:,0]df["comp2"] = z[:,1]plot(huedf.tit(), ata=f)该图显示了 MNIST 数据的二维可视化。色彩定义了指标数字及其在 2D 空间中的特色数据地位。
在本教程中，咱们简要地学习了如何在 Python 中应用 TSNE 拟合和可视化数据。
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本文选自《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》。
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