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　　TSNE高维数据可视化标签:python机器学习神经网络

　　在神经网络中，我们最后一层一般是高纬度的数据，但是有时候你可能想看看这些高纬度数据的分布。在这种情况下，TSNE需要被使用。实际上，TSNE主要使用主成分分析来降低维数。比如还原到2D或3D，就是将某一层神经网络的维度降低，映射到2D或3D空间进行可视化。由此，可以看出各层的特征分布。

　　TSNE弗洛姆克莱恩的缩减维度。manifoldimporttsnetnet=tsne(perlexity=30，n_components=2，init=pca ，要缩减到n_iter=5000 2#，需要缩减前500个plot_only=500#维后的数据Low _ dim _ embs=tsne . fit _ transform(last _ layeyes)label labels=by . numpy([:Plot _ only]Plot _ with _ labels(Low _ dim _ embs，labels， epoch { } last)_ layers为了方便

　　可视化from matplotlibimportcmdeplot _ with _ labels(low weights，Labels，I): plt.cla) #降维为两个维度，X和y X，y=lowdd 1]#为了遍历每个点和对应的标签为X，y，sinzip(x，y，Labels): c=cm。Rainbow (int) 255/9 * s))来区分颜色，然后用PLT。Lala的标题(可视化图层)(PLT)font size=9)PLT . xlim(x . max)，x.max (PLT。YLIM))

　　下图显示了历元之后的分布，表明数据已经不同。

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