Python使用tsne进行高维数据可视化实战：二维可视化三维可视化

Posted 2021-08-27 Data+Science+Insight

Python使用tsne进行高维数据可视化实战：二维可视化、三维可视化

 

# 绘制二维可视化图像并添加标签字符函数

def plot_embedding(data, label, title):
    x_min, x_max = np.min(data, 0), np.max(data, 0)
    data = (data - x_min) / (x_max - x_min)
 
    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111)
    for i in range(data.shape[0]):
        plt.text(data[i, 0], data[i, 1], str(label[i]),
                 color=plt.cm.Set1(label[i]),
                 fontdict={\'weight\': \'bold\', \'size\': 9})
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.title(title)
    return fig

# tsne降维计算

# tsne本质是流形学习（manifold learning）

from sklearn.preprocessing import StandardScaler,MinMaxScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(features)
result_scaled2 = scaler.transform(features)

from skle