TSNE—聚类结果可视化

  TSNE的定位是高维数据可视化。对于聚类来说，输入的特征维数是高维的(大于三维)，一般难以直接以原特征对聚类结果进行展示。而TSNE提供了一种有效的数据降维模式，是一种非线性降维算法，让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。

一、TSNE参数解析

  t-SNE是一个可视化高维数据的工具。它将数据点之间的相似性转换为联合概率，并试图最小化低维嵌入数据和高维数据联合概率之间的KL散度。t-SNE具有非凸的代价函数，即不同的初始化可以得到不同的结果。

class sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, *, perplexity=30.0, early_exaggeration=12.0, 
learning_rate=200.0, n_iter=1000, n_iter_without_progress=300, min_grad_norm=1e-07, metric='euclidean', 
init='random', verbose=0, random_state=None, method='barnes_hut', angle=0.5, n_jobs=None, 
square_distances='legacy')

sklearn.manifold.TSNE
优化TSNE
How to Use t-SNE Effectively想要具体了解参数含义与控制的可以参考这几个网站，我暂时没时间细细琢磨这些

二、案例

from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris,load_digits
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import os

digits = load_digits()
X_tsne = TSNE(n_components=2,random_state=33).fit_transform(digits.data)
X_pca = PCA(n_components=2).fit_transform(digits.data)

ckpt_dir="images"
if not os.path.exists(ckpt_dir):
    os.makedirs(ckpt_dir)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=digits.target,label="t-SNE")
plt.legend()
plt.subplot(122)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=digits.target,label="PCA")
plt.legend()
plt.savefig('images/digits_tsne-pca.png', dpi=120)
plt.show()

从结果可以看出PCA降到二维后基本混到一起来，很难进行区分。而t-SNE的效果非常的不错。
无监督学习之t-SNE

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