MATLAB进行TSNE的详尽代码示例-微笑:微笑

简介：
本示例详细介绍如何使用MATLAB实现t-SNE算法，包括数据准备、参数选择及优化技巧。适合数据分析和机器学习初学者参考学习。 MATLAB进行TSNE的详细代码示例。 微笑（Smile）是一个快速且全面的机器学习、自然语言处理、线性代数、图形、插值及可视化的系统，用Java和Scala编写而成。凭借先进的数据结构与算法，Smile能够提供卓越性能，并涵盖了机器学习的所有方面，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、流形学习（如TSNE）、多维缩放技术、遗传算法以及有效的最近邻搜索等。 文档记录充分，请查阅编程指南以获取更多信息。通过在项目pom.xml文件中添加以下依赖项，可以通过Maven中央存储库使用这些库： ```xml com.github.haifengl smile-core 1.5.2 ``` 对于NLP应用，请将`artifactId`替换为`smile-nlp`。若要使用Scala API，则添加如下依赖项： ```xml libraryDependencies += com.github.haifengl %% smile-scala % 1 ``` 请注意，上述代码片段仅作为示例展示如何在项目中引入Smile相关库，并非MATLAB实现TSNE的具体代码。