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python代碼實(shí)現(xiàn)TSNE降維數(shù)據(jù)可視化教程_python_腳本之家
d=tsne[k.r[u'聚類(lèi)類(lèi)別']==0]#找出聚類(lèi)類(lèi)別為0的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的降維結(jié)果 plt.plot(d[0], d[1],'r.') d=tsne[k.r[u'聚類(lèi)類(lèi)別']==1] plt.plot(d[0], d[1],'go') #d = tsne[k.r[u'聚類(lèi)類(lèi)別'] == 2] #plt.plot(d[0], d[1], 'b*') plt.savefig("data.png") plt.show() ...
www.dbjr.com.cn/article/1815...htm 2025-6-8
python基于Node2Vec實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)分類(lèi)及其可視化示例詳解_python_腳本之家
plt.scatter(tsne_results[:,0], tsne_results[:,1], c=labels) plt.colorbar() plt.show() # 可視化結(jié)果 visualize_results(cora_embeddings, cora_labels) Node2Vec生成的嵌入向量將被輸入到t-SNE中,其中t-SNE將64維向量表達(dá)進(jìn)行了降維,并輸出我們可以使用 matplotlib 庫(kù)可視化的二維散點(diǎn)圖。 我們可以在...
www.dbjr.com.cn/article/2822...htm 2025-5-15
在linux中用同一個(gè)版本的R 同時(shí)安裝 Seurat2 和 Seurat3的教程_Linu...
Seurat 作為單細(xì)胞分析中的重量級(jí)R包,有多好用用,用過(guò)的人都知道。Seurat 分析流程基本涵蓋了單細(xì)胞分析中的所有常見(jiàn)分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降維及畫(huà)圖等。還有一個(gè)重量級(jí)功能就是矯正不同實(shí)驗(yàn)之間的批次效應(yīng)。然而Seurat 2和Seurat 3的矯正方法完全不一樣,得到的結(jié)果也不一致。 Seurat 2是基于CCA (典型...
www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-5-24
python sklearn數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)縮放詳解_python_腳本之家
python sklearn中tsne算法降維結(jié)果不一致問(wèn)題的解決方法 python sklearn數(shù)據(jù)預(yù)處理之正則化詳解 python sklearn中的決策樹(shù)模型詳解 Python sklearn庫(kù)中的隨機(jī)森林模型詳解 關(guān)于sklearn包導(dǎo)入錯(cuò)誤:ImportError: cannot import name Type解決方案 sklearn 數(shù)據(jù)
www.dbjr.com.cn/python/299870s...htm 2025-5-28
Python特征降維知識(shí)點(diǎn)總結(jié)_python_腳本之家
1、PCA是最經(jīng)典、最實(shí)用的降維技術(shù),尤其在輔助圖形識(shí)別中表現(xiàn)突出。 2、用來(lái)減少數(shù)據(jù)集的維度,同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對(duì)方差貢獻(xiàn)最大的特征。 保持低階主成分,而忽略高階成分,低階成分往往能保留數(shù)據(jù)的最重要部分。 實(shí)例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
www.dbjr.com.cn/article/2196...htm 2025-5-14
精選39道Python數(shù)據(jù)分析面試題提早備戰(zhàn)金三銀四_python_腳本之家
model = TSNE(n_components=2) reduced_data = model.fit_transform(data) 問(wèn)題: 編寫(xiě)一個(gè) Python 函數(shù),為機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)自定義損失函數(shù)。 答案: 1 2 3 4 5 import tensorflow as tf def custom_loss_function(y_true, y_pred): loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) re...
www.dbjr.com.cn/python/310459a...htm 2025-6-7
Python數(shù)據(jù)分析之使用scikit-learn構(gòu)建模型_python_腳本之家
tsne = TSNE(n_components=2,init='random',random_state=177).fit(iris_data) df = pd.DataFrame(tsne.embedding_) # 將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame df['labels'] = kmeans.labels_ # 將聚類(lèi)結(jié)果存儲(chǔ)進(jìn)df數(shù)據(jù)表 # 提取不同標(biāo)簽的數(shù)據(jù) df1 = df[df['labels']==0] df2 = df[df['labels']==1] df...
www.dbjr.com.cn/article/2595...htm 2025-6-5