如同，急死弟弟了 求支招
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T-sne来做分类的特征可视化，准确率已经达到100%但是聚类效果还是不好
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- 2023-02-23 10:34回答 3 已采纳 这篇文章讲的很详细，请看：SNE T分布 t-SNE数据降维与可视化
- 2022-01-01 15:28回答 1 已采纳 尝试不要在循环中添加label，在lengend()中设置。示例： import pandas as pd traindata = pd.read_excel(r'F:\2021\qa\ot3\wei
- 2022-03-13 22:37回答 1 已采纳 你这个是整个画布的尺寸 fig = plt.figure(figsize=(15,15)) # 指定图像的宽和高 然后把画布分成了3行1列，在其中第2个子画布上作的图，自然长宽不一致（3：1） a
- 2023-07-31 20:20综上所述，这个实例提供了利用t-SNE进行数据降维和可视化的具体实践，对于参赛者来说，通过参考代码可以学习如何处理数模中的数据，特别是在面对大量特征和复杂关系时，如何有效地将高维数据简化为可理解的二维或三...
- 2021-05-27 20:56回答 2 已采纳 看你用了torch，建议你直接保存loss的log图，然后用tensorboardX, import tensorboardX pip 安装就行
- 2022-10-27 07:39回答 5 已采纳 在机器学习领域，的确存在类似题主的困惑，其原因就在于没有厘清数组的维度和数据特征维度的区别。 数据集通常是指由若干个样本数据组成的二维数组，数组的每一行表示一个样本的数据。数据集的列，也被称为特征维或
- 2018-06-18 21:05回答 1 已采纳 I think the main problem is using //ess:PartNumInfo in the second XPath expression, this can cause
- 2023-08-05 18:59本资源“美赛各题型常见参考代码：基于t-sne算法的降维可视化实例”提供了使用t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法进行数据降维和可视化的实例，这对于参与类似美国数学建模竞赛（简称美赛）...
- 2014-08-03 05:17回答 1 已采纳 As mentioned in this stackoverflow post, the path for the root of an Azure Website is (usually) D:
- 2012-06-06 05:56回答 2 已采纳 You are calling startmarquee immediately and trying to assign its return value (undefined) to wind
- 2023-05-25 20:45qq_26951109的博客 T-SNE降维后的可视化效果非常依赖于参数perplecity以及特征是否合并后降维还是分开降维，以及画图函数kdeplot的bw_adjust参数，bw_adjust越大图像越平滑；合并降维会使两个域特征距离变近，即使在没有预适应的情况下...
- 2017-09-30 17:26hustqb的博客 t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间...
- 2023-04-13 09:39九灵猴君的博客 t-SNE(t-分布随机邻域嵌入)是一种基于流形学习的非线性降维算法，非常适用于将高维数据降维到2维或者3维，进行可视化观察。t-SNE被认为是效果最好的数据降维算法之一，缺点是计算复杂度高、占用内存大、降维速度比较...
- 2020-03-02 20:05qq_28888837的博客 文章目录 一、Visdom 安装与使用 ...Visdom是Facebook在2017年发布的一款针对PyTorch的可视化工具。visdom由于其功能简单，一般会被定义为服务器端的matplot，也就是说我们可以直接使用python的控制台...
- 2024-04-12 13:58页页读的博客 为了可视化高维数据（比如你的256维向量）在低维空间（通常是2D或3D）的分布，常用的方法包括主成分分析（PCA）和t-SNE。这两种方法可以帮助我们理解数据在高维空间中的内在结构。下面，我会展示如何使用Python的库...
- 2021-02-04 13:47使用`openTSNE`时，用户可以通过简单的API调用来实现t-SNE的计算，并结合其他数据科学工具进行后续分析和可视化。例如，以下是一个基本的代码示例： ```python import numpy as np from opensne import TSNE # ...
- 2017-11-15 06:39机器之心V的博客 我们将先简介该算法的基本概念与直观性理解，再从详细分析与实现该降维方法，最后我们会介绍使用该算法执行可视化的结果。 T 分布随机近邻嵌入（T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding）是一...
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