聚类后的TSNE图
是一种数据可视化技术，用于将高维数据降维到二维或三维空间中，以便更好地理解数据的结构和模式。TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，通过保留数据点之间的相似性关系，将高维数据映射到低维空间中。
聚类后的TSNE图可以帮助我们发现数据中的聚类模式和群组结构。通过将相似的数据点放置在图上的相邻位置，我们可以直观地观察到数据点之间的相似性和差异性。这有助于我们理解数据的分布情况、发现隐藏的模式和规律，并支持后续的数据分析和决策。
在云计算领域，聚类后的TSNE图可以应用于多个方面，例如：
- 数据中心资源管理：通过对数据中心中的服务器、虚拟机或容器进行聚类分析，可以帮助优化资源分配和负载均衡，提高数据中心的效率和性能。
- 用户行为分析：通过对用户行为数据进行聚类分析，可以识别出不同用户群体的特征和行为模式，从而为个性化推荐、精准营销等提供支持。
- 安全威胁检测：通过对网络流量数据进行聚类分析，可以发现异常流量模式和潜在的安全威胁，帮助提前预警和应对网络攻击。
- 产品推荐系统：通过对用户购买历史和偏好数据进行聚类分析，可以将用户划分为不同的群组，并为每个群组推荐最相关的产品或服务。
腾讯云提供了一系列与聚类后的TSNE图相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）：提供了强大的数据分析和可视化工具，支持对大规模数据进行聚类分析和可视化展示。
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能算法和模型，可以应用于聚类分析和数据降维，支持快速生成TSNE图。
- 腾讯云安全产品（https://cloud.tencent.com/product/safety）：提供了全面的安全解决方案，包括网络安全、数据安全等，可以帮助用户在聚类后的TSNE图中发现潜在的安全威胁。
通过以上腾讯云的产品和服务，用户可以方便地进行聚类后的TSNE图的生成和分析，从而更好地理解和利用数据。
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聚类后的TSNE图
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我对数据应用了K_Mean集群，并在应用TSNE之后绘制了数据。我有4个维度和4个组。问题是我的K_mean是正确的，但为什么在tsne中，相同的组不是全部在一起？ ? labels = kmeans.labels_
df_new
df_subset['tsne1'] = X_embedded[:,
浏览 24提问于2021-04-13得票数 0
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我有一个大约500个嵌入向量的列表(每个嵌入向量的长度是400，太长了，不能发表，但这是其中一个的开始示例： [-1.5425615, -0.52326035, 0.48309317, -1.3839878我想把它们画在t-SNE图上，所以我写道： tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(list_of_vectors) 输出为： 因此，在下图中有大约500个点，每个点都有一个标签(来自list_
浏览 44提问于2021-01-19得票数 0
脚本的预期结果： ? 我试图在一个页面上打印几个来自eclust的聚类图，但无法使用多种方法来完成。lattice)library(ggplotify)
km <- eclust(tsne_df4个图，其中有2个聚类图和2个显示轮廓图的图</
浏览 21提问于2019-01-17得票数 1
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假设您有关于cars的数据:一个由10,000行和10条特性列组成的矩阵(mpg，engine size，horsepower...etc)。你想探索高维数据。你可以：
(1)在dataset...picking上运行kmeans或其他聚类算法(2)首先用主成分分析降低数据集的维数，并将PC1和PC2传递给聚类algorithm...picking，即聚类数。但是，你还能(3)先用TSNE降低数据集的</em
浏览 3提问于2018-01-13得票数 0
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我正在尝试将标签聚在一起，这些标签都是给任何产品的。最后，我想将它们形象化为PCA图，在这里我可以看到“更接近”的标记簇(用户将这些标记放在一起的倾向)。到目前为止，我可以考虑应用t-SNE或简单的主成分分析来获得具有可用标记的某种聚类。我只是尝试用networkx库python可视化它，在那里我用'first_tag‘，'second_tag’和‘second_tag’作为它的重量。但那是徒劳的
浏览 0提问于2019-08-29得票数 1
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问题是应该首先考虑哪一个: a)聚类还是b)降维算法？换句话说，我是否可以应用一种伪(因为它不是真正的)降维方法，如t-SNE，然后使用聚类算法来提取聚类，或者是否应该在原始的高维空间上执行聚类，并仅用于给节点着色？adjMat.data)#initiate the t-SNE algorithm
<e
浏览 1提问于2016-06-21得票数 3
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我使用sklearn.manifold.TSNE在二维空间上投影，这是我使用sklearn.clustering.KMeans单独聚类的数据集。我的代码如下：我感到困惑的是，通过越来越多地重复这个过程，我的</em
浏览 9提问于2022-04-24得票数 0
我正在应用TSNE进行降维。我有几个特性，我减少到2个功能。之后，我使用Kmeans对数据进行聚类。最后，我使用海运绘制聚类结果。要导入TSNE，我使用：要应用TSNE，我使用：
features_tsne_32= TSNE(2).fit_transform(standarized_datafacet = sns.lmplot(data=df, x
浏览 12提问于2021-05-24得票数 0
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我正在尝试使用seaborn散点图从t-SNE输出中绘制聚类图。下面的代码 tsne_cluster = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)sns.scatterplot(new_values_cluster[:,0], n
浏览 14提问于2020-07-10得票数 0
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我正在尝试根据句子之间的相似度对句子进行聚类。我正在使用ELMo生成句子的嵌入(其中它为每个单词生成嵌入，我将所有这些词求和并除以no。单词)。我最初尝试用来拟合这些数据，使用ELMo生成的嵌入(512维)我能够形成集群，但这里的问题是，在tsne中，维度必须减少，它可以容纳最多3个维度。因此，输出并不是那么准确。然后我尝试使用，我看不到输入的维度有任何约束(如果我错了，请纠正我)。
现在，我被用DBSCAN完成的预测图</e
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我有一个数据集，我需要以一种方式对其进行聚类和显示，其中同一聚类中的元素应该看起来更接近。该数据集基于研究研究，具有大约16行(条目)和大约50个特征。我确实同意这不是一个理想的数据集，但不幸的是，这就是目前的情况。在对数据集进行规范化之后，我首先对其应用了KMeans。同时，我还尝试使用TSNE将数据映射到2个维度，并将它们绘制在散点图上。根据我对TSNE的</em
浏览 11提问于2018-02-01得票数 1
我想知道是否有一种方法来评估这些地块之间的相似性，或者这是不可能的，因为这些地块是随机生成的？我做了一些研究，发现匈牙利的赋值算法可以将点从一个点映射到另一个点，但不确定如何应用它/如果这是正确的方法。还有一种方法可以在相同的TSNE条件下绘制两组数据--也就是说，如果我有一个df，两组数据连成一个，然后以某种方式将其分离出来，在相同的x，y嵌入空间下显示出不同的图？
浏览 4提问于2020-01-20得票数 0
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我想在mnist数据集上使用t算法进行维数约简，稍后我想使用简化后的数据进行可视化(可能的聚类或分类)，下面是我的代码：import pandas as pdStandardScaler().fit_transform(X)labels_1000 = y[0:1000]
model =TSNE(n_components=2,random_state=1
浏览 1提问于2022-11-13得票数 0
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我想要在我的整个数据框架上做t-sne，所以有方法来标记我正在被聚在一起的点，并且用不同的颜色来标记它们，使它们在视觉上是可辨的。" "HSC_7653" "Mono_6792" "Mono_7256" "Mono_7653" "Gran1" "Gran2，我想根据上面提到的样本给我的观点贴上标签。)
tsne1 <- tsn
浏览 0提问于2017-07-26得票数 0
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我有一个包含观鸟者评论的数据集。我使用TF-IDF向量器将文本注释转换为向量特征，然后运行K-means聚类将我的数据分成多个簇。我有一组清晰的簇。然而，我一直在努力寻找一种方法来找出哪些单词进入了哪些聚类。我知道如何获取特征标签/名称，但我希望看到每个特征下的实际数据点，然后将它们转换回原始单词。我使用的是Python和Scikit-Learn的K-means算法。= 'pca'
浏览 7提问于2020-08-23得票数 0
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我成功地将the应用于数字手写数据集.n=3823空间中的D=64数据点(即手写数字)(即8x8像素)。效果很好。
现在我想把n个≈60个数据点聚集在一个D≈3000维空间中。对于不建议使用there的维度数(相对于数据点的数目)是否有上限？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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一些与流形学习有关的方法通常被认为是很好的可视化方法，如T和自组织映射(SOM).我明白，当具体提到“可视化”时，意味着非线性维数约简可以很好地洞察其低维投影中的数据，但最常见的是，这种低维投影不能用于机器学习算法，因为高维结构的一些信息丢失了(粗略)。然而，这里的问题是，如果在可视化中观察到“集群”，那么将聚类算法应用于低维转换数据并分别分析集群或组是可以接受的吗？例如，我将T应用于相当高维度的数据(40个特性)，
浏览 0提问于2016-03-31得票数 4
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词向量列表上的T-SNE可视化
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我有一个大约20k个单词向量('tuple_vectors')的列表，没有标签，每个看起来像下面 [-2.84658718e+00 -7.74899840e-01 -2.24296474e+00 -8.69364500e有没有一种使用t-sne进行可视化的快速、简洁的方法？我已经尝试了以下几种方法 from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2, verbose
浏览 35提问于2019-01-17得票数 3
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然后计算两个向量嵌入之间的余弦距离。距离从0开始到1.(这里要注意的是，同一两个面的距离越低)
利用resnet50的预训练模型，取得了较好的效果。但是，由于该模型主要是针对欧洲数据进行培训的，而且我希望在印度的次级协议上进行面对面的验证，所以我不能依赖这一点。我想在我自己的数据集上训练他们。我有10000个类，每个类包含2个图像。model=load_model('directory of my saved mod
浏览 0提问于2020-02-18得票数 0
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现在我想要可视化这些集群，所以我使用TSNE将128维向量减少到2维 node_embeddings = actor_w2vecnode_embeddings_2d = trans.fit_transform(node_embeddings) 但我不知道如何将这两者结合起来，以创建属于一个聚类的所有点组合在一起的图或散点图
浏览 62提问于2020-01-12得票数 1
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