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T-SNE 图展示分布状况

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简介：
T-SNE图通过非线性降维技术，将高维数据映射至二维或三维空间中，有效展现复杂数据集中的聚类结构与分布特性。 在MATLAB版本的t-SNE中显示图片在t-SNE上的分布，而不是点状图。需要自己准备图片数据。

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  • T-SNE 图展示分布状况
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    T-SNE图通过非线性降维技术，将高维数据映射至二维或三维空间中，有效展现复杂数据集中的聚类结构与分布特性。 在MATLAB版本的t-SNE中显示图片在t-SNE上的分布，而不是点状图。需要自己准备图片数据。
     
  • T-SNE在网络分类后特征的可视化展示
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    本研究运用T-SNE算法对网络分类后的特征进行降维及可视化展示，旨在更直观地理解与分析各类别数据之间的关系和分布特性。 t-SNE是一种用于网络分类后特征可视化的技术。
     
  • 流感_B_分布状况
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    本章节聚焦于分析和探讨流感B病毒在全球范围内的地理分布情况及其季节性流行特征。 Vieira等人在2020年的研究指出，特定血统的保护性和免疫印迹影响了乙型流感病例的年龄分布情况。相关数据存储于results/processed_data文件夹中，并以模型可以直接使用的格式进行了处理。 具体来说： - 文件case_data_nz_all_surveillance_untyped_assigned.csv包含了用于模型拟合的所有案例数据，包括哨点监测和非哨点监测的数据集，其中部分病例在特定季节缺少被分配到优势谱系的血统信息。 - case_data_nz_all_surveillance.csv则排除了那些沿袭信息缺失的情况。 另外，lineage_frequencies_gisaid-genbank_noVicin1990s.csv提供了默认使用的血统频率数据；而lineage_frequencies_gisaid-genbank.csv则是用于分析1990年代B/Yamagata谱系敏感性时所采用的。
     
  • PCA与T-SNE
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    简介：PCA（主成分分析）和T-SNE是数据降维技术，其中PCA通过线性变换减少维度同时保留最多方差，而T-SNE则专注于非线性空间中的数据点分布，尤其擅长处理高维数据的可视化。 PCA和T-SNE 此数据取自Kaggle（从Kaggle下载的MNIST数据集）。 在这里，我只是想看看幕后发生的事情以及两者之间的区别。 这只是减少尺寸的一个例子。 先决条件包括线性代数、概率和统计学、优化技术等知识。如果需要更多资源，您可以查阅相关文献或网站上的资料： 1. https://distill.pub/2016/misread-tsne 2. https://en.wikipedia.org/wiki/T-distributed_stochastic_neighbor_embedding 3. https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-pca-vs-t-sne
     
  • T-SNE算法简介
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    T-SNE算法是一种用于数据可视化的技术，特别擅长于降维和展示高维度数据之间的复杂关系，有助于研究人员理解和分析复杂的多维数据集。 t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种用于高维数据降维的算法，由Laurens van der Maaten 和Geoffrey Hinton在2008年提出。作为一种非线性降维方法，t-SNE特别适用于将高维数据降至二维或三维以进行可视化。
     
  • t-SNE降维与可视化的MATLAB示例
    优质
    本示例介绍如何使用MATLAB实现t-SNE算法进行数据降维及可视化，帮助用户理解高维数据结构。 这段文字描述了使用t-SNE算法对手写数字进行降维并可视化的过程，成功地实现了对手写数字的聚类，并取得了良好的分类效果。该方法已经过验证可以安全使用。
     
  • Python中的T-SNE代码
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    本段代码介绍如何在Python中实现T-SNE算法，包括所需库的导入、数据预处理及模型训练过程。适合数据分析和机器学习初学者参考使用。 t-SNE是一种相对较新的方法，并且效果较好。该方法由深度学习专家Hinton及其学生lvdmaaten在2008年提出，后者在其个人主页上对t-SNE有详细介绍，包括相关论文及各种编程语言的实现方式。
     
  • 分布式存储当前状况分析.docx
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    本文档深入探讨了当前分布式存储技术的发展现状与挑战，涵盖其核心原理、应用场景及未来趋势，旨在为相关研究和实践提供参考。 根据国内外资料自己整理的资料，我自己用。我发现，在整理过程中中文资料里关于分布式存储的内容很少。考虑到以后可能有人会研究这个方向，我就上传一下这些资料。这并不是什么特别厉害的东西，一切都是为了方便大家使用。
     
  • ECharts-柱状图展示
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    简介：ECharts是一款由百度开源的数据可视化工具，该示例重点展示了如何使用ECharts创建和配置柱状图来直观地呈现数据对比分析。 柱状图：确保坐标轴刻度与标签对齐。适用于网页、APP等场景。可以根据需要调整内部标签内容。如需了解更多关于ECharts的信息，请查阅相关文档或参考我之前的文章和心得分享。
     
  • 简易的 T-SNE 绘制工具：适用于生成二维与三维 T-SNE 图形的 MATLAB 脚本 - MA...
    优质
    这是一个简便的MATLAB脚本，用于创建T-SNE（t分布随机邻居嵌入）的二维或三维图形。它简化了复杂数据集的可视化过程，使用户能够轻松探索高维数据的空间结构。 这是用于绘制2维和3维t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的Matlab脚本。t-SNE是一种（获奖）降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。该技术可以通过Barnes-Hut近似实现，使其可以应用于大型现实世界数据集。 如何使用？ 1. 克隆这个存储库。 2. 数据和标签应该如何排列？ 一世。脚本需要两个输入 - 数据和标签。 ii. 数据排列 - 第一列应为“标签名称”，其余列为特征。 iii。 标签的排列-第一栏应为“标签名称”，其顺序应与数据中的标签一致。 3. Data 和 Label 中的每一行都是一个样本。 4. 用相同的名称替换文件夹输入目录中的数据和标签。 5. 运行脚本 tsne_example。