通過TSNE將高維資料聚類結果以二維的方式展示出來
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #接k_means.py #k_means.py中得到三維規範化資料data_zs; #r增加了最後一列,列索引為“聚類類別” from sklearn.manifold import TSNE tsne=TSNE() tsne.fit_transform(data_zs) #進行資料降維,降成兩維 #a=tsne.fit_transform(data_zs) #a是一個array,a相當於下面的tsne_embedding_ tsne=pd.DataFrame(tsne.embedding_,index=data_zs.index) #轉換資料格式 import matplotlib.pyplot as plt d=tsne[r[u'聚類類別']==0] plt.plot(d[0],d[1],'r.') d=tsne[r[u'聚類類別']==1] plt.plot(d[0],d[1],'go') d=tsne[r[u'聚類類別']==2] plt.plot(d[0],d[1],'b*') plt.show()
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