matlab利用t-凯发ag旗舰厅登录网址下载

tsne - t-distributed stochastic neighbor embedding

this matlab function returns a matrix of two-dimensional embeddings of the high-dimensional rows of x.
该函数作用就是将高维数据以二维坐标形式进行可视化。

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一、语法

y = tsne(x)

y = tsne(x,name,value)

两种使用方法，一般使用选择第一种即可。

二、使用步骤

步骤1：数据矩阵x为1024x320，列向量表示1024维数据样本，共320个样本点
步骤2：y = tsne(x);

load yaleb.mat x = fea(:,1:320); % 320个样本数据，以1024维列向量表示，组成1024x320数据矩阵x x = matrixnormalize(x); % 数据标准化 label = gnd(1:320); % 数据标签1-5，样本共5类 x = x'; % 由于tsne标准输入数据以行向量表示，因此先转置 y = tsne(x); % 得到的矩阵为nx2，n为n个样本，y矩阵为320x2 gscatter(y(:,1), y(:,2),label);% 若无label输入，则画出的图没有色彩区分

三、y = tsne(x,name,value)用法

y = tsne(x,‘algorithm’,‘exact’);

y = tsne(x,‘algorithm’,‘exact’,‘distance’,‘euclidean’);

’algorithm’ — tsne 进行数据投影时所用算法，两种选择’barneshut’， ‘exact’。

默认算法使用’barneshut’，特点是当数据样本量很大时，近似最优，运算速度快，占用内存少。

'exact’算法优化了原始空间和嵌入空间之间的分布的kullback-leibler散度，特点精度高。

’distance’ — 距离计算方法，多种选择’euclidean’ (default) | ‘seuclidean’ | ‘cityblock’ | ‘chebychev’ | ‘minkowski’ | ‘mahalanobis’ | ‘cosine’ | ‘correlation’ | ‘spearman’ | ‘hamming’ | ‘jaccard’ | function handle

默认基于欧几里得距离，根据实际数据效果选取，哪种效果图好用哪个。常见的有 cosine, chebychev与 euclidean，三种距离方式效果图分别为：

更多说明参考mathwork官方https://www.mathworks.com/help/releases/r2019a/stats/tsne.html?container=jshelpbrowser#bvh3rti-4

总结

以上是凯发ag旗舰厅登录网址下载为你收集整理的matlab利用t-sne实现高维数据可视化（tsne函数用法实例）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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