python高维数据_t-SNE高维数据可视化（python）

t-SNE实践——sklearn教程

t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。

关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。

代码见下面例一

TSNE的参数

函数参数表：

parameters描述

n_components

嵌入空间的维度

perpexity

混乱度，表示t-SNE优化过程中考虑邻近点的多少，默认为30，建议取值在5到50之间

early_exaggeration

表示嵌入空间簇间距的大小，默认为12，该值越大，可视化后的簇间距越大

learning_rate

学习率，表示梯度下降的快慢，默认为200，建议取值在10到1000之间

n_iter

迭代次数，默认为1000，自定义设置时应保证大于250

min_grad_norm

如果梯度小于该值，则停止优化。默认为1e-7

metric

表示向量间距离度量的方式，默认是欧氏距离。如果是precomputed，则输入X是计算好的距离矩阵。也可以是自定义的距离度量函数。

init

初始化，默认为random。取值为random为随机初始化，取值为pca为利用PCA进行初始化(常用)，取值为numpy数组时必须shape=(n_samples, n_components)

verbose

是否打印优化信息，取值0或1，默认为0=>不打印信息。打印的信息为：近邻点数量、耗时、σσ、KL散度、误差等

random_state

随机数种子，整数或RandomState对象

method

两种优化方法：barnets_hut和exact。第一种耗时O(NlogN)，第二种耗时O(N^2)但是误差小，同时第二种方法不能用于百万级样本

angle

当method=barnets_hut时，该参数有用，用于均衡效率与误差，默认值为0.5，该值越大，效率越高&误差越大，否则反之。当该值在0.2-0.8之间时，无变化。

返回对象的属性表：

Atrtributes描述

embedding_

嵌入后的向量

kl_divergence_

KL散度

n_iter_

迭代的轮数

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)

t-SNE可降样本点间的相似度关系转化为概率：在原空间(高维空间)中转化为基于高斯分布的概率；在嵌入空间(二维空间)中转化为基于t分布的概率。这使得t-SNE不仅可以关注局部(SNE只关注相邻点之间的相似度映射而忽略了全局之间的相似度映射，使得可视化后的边界不明显)，还关注全局，使可视化效果更好(簇内不会过于集中，簇间边界明显)。

目标函数：原空间与嵌入空间样本分布之间的KL散度。

优化算法：梯度下降。

注意问题：KL散度作目标函数是非凸的，故可能需要多次初始化以防止陷入局部次优解。

t-SNE的缺点：

计算量大，耗时间是PCA的百倍，内存占用大。

专用于可视化，即嵌入空间只能是2维或3维。

需要尝试不同的初始化点，以防止局部次优解的影响。

t-SNE的优化

在优化t-SNE方面，有很多技巧。下面5个参数会影响t-SNE的可视化效果：

perplexity 混乱度。混乱度越高，t-SNE将考虑越多的邻近点，更关注全局。因此，对于大数据应该使用较高混乱度，较高混乱度也可以帮助t-SNE拜托噪声的影响。相对而言，该参数对可视化效果影响不大。

early exaggeration factor 该值表示你期望的簇间距大小，如果太大的话(大于实际簇的间距)，将导致目标函数无法收敛。相对而言，该参数对可视化效果影响较小，默认就行。

learning rate 学习率。关键参数，根据具体问题调节。

maximum number of iterations 迭代次数。迭代次数不能太低，建议1000以上。

angle (not used in exact method) 角度。相对而言，该参数对效果影响不大。

代码

例一

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import manifold, datasets

digits = datasets.load_digits(n_class=6)

X, y = digits.data, digits.target

n_samples, n_features = X.shape

'''显示原始数据'''

n = 20 # 每行20个数字，每列20个数字

img = np.zeros((10 * n, 10 * n))

for i in range(n):

ix = 10 * i + 1

for j in range(n):

iy = 10 * j + 1

img[ix:ix + 8, iy:iy + 8] = X[i * n + j].reshape((8, 8))

plt.figure(figsize=(8, 8))

plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.show()

'''t-SNE'''

tsne = manifold.TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501)

X_tsne = tsne.fit_transform(X)

print("Org data dimension is {}.

Embedded data dimension is {}".format(X.shape[-1], X_tsne.shape[-1]))

'''嵌入空间可视化'''

x_min, x_max = X_tsne.min(0), X_tsne.max(0)

X_norm = (X_tsne - x_min) / (x_max - x_min) # 归一化

plt.figure(figsize=(8, 8))

for i in range(X_norm.shape[0]):

plt.text(X_norm[i, 0], X_norm[i, 1], str(y[i]), color=plt.cm.Set1(y[i]),

fontdict={'weight': 'bold', 'size': 9})

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.show()

t-SNE高维数据可视化(python)

t-SNE(t-distributedstochastic neighbor embedding )是目前最为流行的一种高维数据降维的算法。在大数据的时代，数据不仅越来越大，而且也变得越来越复杂，数据维度的转化也在惊人的增加，例如，一组图像的维度就是该图像的像素个数，其范围从数千到数百万。

对计算机而言，处理高维数据绝对没问题，但是人类能感知的确只有三个维度，因此很有必要将高维数据可视化的展现出来。那么如何将数据集从一个任意维度的降维到二维或三维呢。T-SNE就是一种数据降维的算法，其成立的前提是基于这样的假设：尽管现实世界中的许多数据集是嵌入在高维空间中，但是都具有很低的内在维度。也就是说高维数据经过降维后，在低维状态下更能显示出其本质特性。这就是流行学习的基本思想，也称为非线性降维。

下面就展示一下如何使用t-SNE算法可视化sklearn库中的手写字体数据集。

import numpy as np

import sklearn

from sklearn.manifold import TSNE

from sklearn.datasets import load_digits

# Random state.

RS = 20150101

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patheffects as PathEffects

import matplotlib

# We import seaborn to make nice plots.

import seaborn as sns