TSNE圖怎麼看

一、TS圖怎麼看

TS圖是指t-SNE演算法產生的圖像，它可以可視化高維度數據在低維度空間中的分布。對於初次使用的用戶，TS圖可能會讓人感到困惑，以下是一些如何看待TS圖的方法。

首先，通過展示數據集內每個數據點的低維度坐標位置，TS圖能夠呈現數據間的相似性：在同一聚類內的數據點接近彼此，不同聚類的數據點則被分散到不同的方向。其次，TS圖提供了一些可視化技術，例如：在圖上標記不同類別的數據點以及在每個數據點上顯示其對應數據的標籤信息等。因此，通過TS圖，我們能夠理解高維度數據的整體特徵和內在結構。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()

二、TSNE分析圖怎麼看

對於圖像上的數據點，我們可以應用聚類演算法對其進行聚類，這樣我們可以更輕鬆地觀察數據集。 TSNE分析圖可以提供以不同顏色或符號標記的聚類信息，以更好地顯示數據點在不同聚類之間的關係。此外，通過觀察每個聚類的分布特徵，我們可以推斷由TSNE演算法產生的低維空間中的高維數據分布。

當然，您在使用TSNE分析圖時，還可以使用多種可視化技術以更好地理解數據。這些可視化方法包括：展示與每個聚類相關的數據點，展示每個聚類的平均值等。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X_tsne)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels)
plt.show()

三、TSNE圖怎麼分析

由於TSNE分析通常處理高維度數據，TSNE圖的理解和分析需要一些藝術和科學追求。以下是一些應用TSNE分析圖來解析數據的方法：

1.理解數據內在結構：通過觀察聚類和數據分布的模式，我們可以獲得關於數據內部結構的更多洞見。

2.尋找異常點：如果我們發現某些點被排除在其他聚類之外，這些點很可能是異常值。

3.尋找密集區域：更密集的區域通常表示一類數據，因此更密集的區域可能意味著一個重要的聚類。

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X_tsne)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels)
plt.show()

四、TSNE結果怎麼看

從TSNE的結果圖，我們可以看到低維度數據點的分布情況，這可以與我們的原始高維數據點進行比較。此外，通過觀察TSNE圖的參數，可以了解運行過程的設置，以便在優化結果時進行調整。

我們可以評估結果的好壞，從而再次調整TSNE的參數。這通常涉及到對準確捕獲何種重要的結構要有一定的了解。但是，請注意：嘗試構建能夠捕獲此類結構的演算法幾乎是不可能的。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=0).fit_transform(X)

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()

五、TSNE降維圖怎麼看

TSNE降維圖可以為特定數據提供一些有用的信息，包括數據集中每個樣本的相似度。在這裡，我們應該注意到TSNE降維圖尤其適用於相對數據，它可以顯示數據集中的各個區域，並引導我們考慮怎樣組合數據點以實現特定的目標。

因此，我們可以將 TSNE 用於降維以實現更高效的特定任務。例如，它可以用於圖像特徵的降維以更有效地執行模式識別任務。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=0).fit_transform(X)

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()

六、聽力圖怎麼看

聽力圖是一個可視化工具，它可以讓我們理解音頻信號的結構和信息，例如：音符、音高以及樂器等。聽力圖提供對音頻信號進行分析的方法，為我們提供更多有效的信息，以便快速且準確地處理音頻數據。

聽力圖分析可以分為兩部分：一個是音頻信號的時域分析，另一個是頻域分析。時域分析用於研究音頻信號與時間的關係，而頻域分析則考慮了頻率和強度的分布等信息。

import librosa.display as ld
import matplotlib.pyplot as plt

y, sr = librosa.load('audio.wav')
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Waveform')
ld.waveplot(y, sr=sr)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Spectrogram')
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max)
ld.specshow(D, y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.show()

七、節點圖怎麼看

節點圖是一種圖形數據結構，在節點圖中，邊部分由線段組成，每個節點通過相鄰線段連接。節點圖可以顯示物理系統，電路系統，計算機程序，網路結構等的結構和信息，可以為我們提供一些關鍵的默認信息。

基於節點圖，我們可以繪製網路，關係圖等。節點圖可幫助我們查看複雜的數據結構並詳細地分析它們。這種方法可以用於研究數據的內在結構、子結構和性質等。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2, 3])
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

八、火山圖怎麼看

火山圖可用於了解兩個條件下的單元格（或基因）表達的差異。每個點代表一個小分子，每個點的位置由在條件A和條件B中的表達水平確定。通過火山圖，我們可以輕鬆地找出由條件A和條件B引起的表達水平變化，然後從中識別出顯著差異的基因或單元格。

高度會影響可視化效果的顏色梯度，而選擇哪些點或基因更顯著，此圖可以通過閾值設定來控制。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.random.normal(0, 1, (100, 2))
y = np.ones((100))
y[:50] = 0
X[:50, 0] += 3
X[-50:, 0] -= 3

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

九、TSNE分析圖解讀

TSNE分析圖旨在可視化高維數字數據集，解釋並簡化重要的潛在結構和內在模式。在TSNE圖中，顏色標識通常表示聚類；當點靠近一起時，它們代表原始的高維數據點也更接近。然而，由於tsne演算法的異常值排除和確定性的缺失，不同的TSNE圖可能是欺騙性的，因此我們需要謹慎處理TSNE分析結果。

在TSNE圖上，我們需要謹慎考慮觀察出來的聚類，因為不同的聚類通常具有不同的含義，在不同的整體結構中起著不同的作用。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

X = np.random.normal(0, 1, (100, 10))
X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
plt.show()

十、實況圖怎麼看

實況圖是一個用於記錄一組測量設備的讀數的曲線圖。實況圖像方便快速地觀察、記錄和調試實驗室和工廠中的各種系統和程序。通過實時跟蹤讀數，我們可以及時發現和處理異常和錯誤。

在實況圖上，我們可以分析測量設備發生的問題，並記錄一些與實驗設備相關的隨時間變化的數據。實況圖通常是實驗精度的關鍵。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.axis([0, 100, 0, 1])

for i in range(100):
    y = np.random.random()
    plt.scatter(i, y)
    plt.pause(0.1)

plt.show()