安德鲁斯曲线

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t-SNE

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from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.manifold import TSNE
import seaborn as sns

tsne = TSNE(
    n_components=2,
    perplexity=30,   # 控制局部和全局结构之间的平衡，默认值通常在5到50之间
    learning_rate='auto',
    init='pca',
    random_state=1024   # 设置随机种子确保结果可复现
)

# 运行t-SNE算法进行降维可视化
embedded_data = tsne.fit_transform(X_reduced)

# 用 kmeans 聚成 k 类，如果已经有类别标签可忽略
kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init='auto')
kmeans.fit(X_reduced)

# sns.set_context({'figure.figsize':[10, 10]})
palette = sns.color_palette("bright", k) # 生成k种不同色彩
sns.scatterplot(x=embedded_data.T[0], y=embedded_data.T[1], hue=kmeans.labels_ ,palette=palette)     

plt.show()

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