Word在TSNE图中多次出现
在TSNE图中，Word多次出现可能意味着该词在文本数据中具有重要性或频繁出现。TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种降维算法，用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便于可视化和分析。
Word在TSNE图中多次出现可能有以下解释：
- 重要性：如果一个词在TSNE图中多次出现，说明该词在文本数据中具有重要性。这可能是因为该词在文本中频繁出现，或者与其他词有较强的关联性。在文本分析和自然语言处理中，我们可以通过观察TSNE图中词的分布情况来发现重要的关键词。
- 主题聚类：TSNE图可以用于文本聚类分析，将相似主题的词聚集在一起。如果一个词在TSNE图中多次出现，说明该词可能属于某个特定的主题或类别。通过观察TSNE图中词的分布情况，我们可以发现文本数据中的不同主题或类别。
- 上下文关联：在文本数据中，词的含义和上下文关联密切相关。如果一个词在TSNE图中多次出现，说明该词在不同的上下文中具有不同的含义或关联。通过观察TSNE图中词的分布情况，我们可以发现词在不同上下文中的变化和关联。
综上所述，Word在TSNE图中多次出现可能表示该词在文本数据中具有重要性、属于某个主题或类别，或者在不同上下文中具有不同的含义和关联。通过观察TSNE图中词的分布情况，我们可以深入理解文本数据的特点和结构。
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Word在TSNE图中多次出现
、、、、
绘制嵌入TSNE结果的单词时，单词会多次出现。
我正在降低Word2Vec单词嵌入的维度，但是当我绘制最相似单词的子集的结果时(手动输入几个我想要的最相似的单词)，相同的单词会多次出现：
from sklearn.manifold import TSNE
words = sum([[k] + v for k, v in similar_words.items()], [])
wvs = model.wv[words]
tsne = TSNE(n_components=3, random_state=0, n_iter=10000, perplexity=29)
np.set_printop
浏览 13提问于2019-08-05得票数 0
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2回答
我已经使用gensim在我自己的语料库上训练了一个doc2vec和相应的word2vec。我想使用带有单词的t-sne来可视化word2vec。如图所示，图中的每个点也带有"word“。
我在这里看到了一个类似的问题：
在它后面，我有这个代码：
导入gensim将gensim.models导入为g
from sklearn.manifold import TSNE
import re
import matplotlib.pyplot as plt
modelPath="/Users/tarun/Desktop/PE/doc2vec/model3_100_newCorpus60
浏览 1提问于2017-05-04得票数 20
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我想在一个简单的向量空间图中画出不同单词之间的相似性。我已经使用gensim提供的模型word2vec计算了它们，但我在文献中找不到任何图形示例。我的代码如下：
## Libraries to download
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from gensim import corpora, models
import gensim
import json
import nltk
i
浏览 11提问于2016-09-03得票数 1
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2回答
我已经创建了一个word2vec模型，并使用TSNE和matplotlib对特定术语的前n个相似单词进行了可视化。我不明白的是，当我多次运行它时，相同的单词被绘制到不同的位置，即使每次单词和向量都是相同的。为什么会这样呢？我有一种感觉，这与TSNE降低向量维数的方式有关。如果是这样的话，使用这种可视化方法真的可靠吗?因为每次都是不同的。 model = Word2Vec.load("a_w2v_model")
topn_words_list = [x[0] for x in model.wv.most_similar("king",topn=3)]
topn
浏览 14提问于2020-01-27得票数 1
2回答
我正在亚马逊食品评论的情绪分析上工作，我试图在评论上应用Word2Vec，并使用t-SNE可视化它。
使用下面的代码，我可以很容易地用Bag of words来表示相同的内容：
from sklearn.manifold import TSNE
data_2000 = final_counts[0:2000,:]
top_2000 = data_2000.toarray()
labels = final['Score']
labels_2000 = labels[0:2000]
model = TSNE(n_components
浏览 19提问于2018-05-06得票数 0
1回答
我使用seaborn和来可视化类的可分性/重叠，并且在包含五个类的数据集中。因此，我的情节是一个2x2子图。我使用了以下函数，它生成下面的图。
def pair_plot_tsne(df):
tsne = TSNE(verbose=1, random_state=234)
df1 = df[(df['mode'] != 'car') & (df['mode'] != 'bus')]
tsne1 = tsne.fit_transform(df1[cols].values) # cols - df
浏览 14提问于2022-03-08得票数 0
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我使用了gensims词嵌入来查找每个单词的向量。然后我用K-方法找到一簇词。这里有接近10,000标记/单词，我想绘制它们。
我想以下列方式绘制结果：
使用wordsDifferent颜色名称为集群注解点
这就是我所做的。
tsne = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=500)#, random_state=13)
def tsne_plot(data):
"Creates and TSNE model and plots it"
data=data.sampl
浏览 0提问于2020-03-13得票数 1
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我想可视化一个从gensim库创建的word2vec。我尝试过sklearn，但似乎我需要安装一个开发人员版本才能获得它。我尝试安装开发人员版本，但在我的机器上不起作用。是否可以修改此代码以可视化word2vec模型？
浏览 0提问于2016-11-14得票数 7
1回答
t高维数据可视化
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我有一个推特语料库，我用它来建立情感分析应用程序。该语料库有5k条推文，被手工标记为阴性、中性或阳性。
为了表示文本，我使用gensim word2vec预训练向量。每个单词被映射到300个维度。对于一条推文，我将所有的单词向量相加，得到一个单一的300个模糊向量。因此，每个tweet被映射到一个300维的向量上。
我正在使用tsne (tsne python包)可视化我的数据。见所附图片 -红点=负tweets，蓝点=中性tweets和绿点=正tweets
问题：在图中没有明确的数据点之间的分离(边界)。我是否可以假设，300维中的原始点也是如此？
也就是说，如果点在then图中重叠，
浏览 0提问于2016-01-21得票数 4
我有一个和Word2Vec一起训练的模特。效果很好。我只想把画成一个单词列表，是我在列表中输入的。我编写了下面的函数(并重用了一些找到的代码)，并在将向量添加到arr时得到以下错误消息：“ValueError:所有输入数组必须具有相同的维数”
def display_wordlist(model, wordlist):
vector_dim = model.vector_size
arr = np.empty((0,vector_dim), dtype='f') #dimension trained by the model
word_labels =
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
我正在使用TSNE绘制一个经过训练的word2vec模型(由gensim创建)：
labels = []
tokens = []
for word in model.wv.vocab:
tokens.append(model[word])
labels.append(word)
tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)
new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)
x =
浏览 13提问于2021-12-07得票数 1
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1回答
据我所知，tsne正在减少单词向量的维数。
Word2vec是利用大量的数据生成单词嵌入模型。
两者之间的关系是什么？
Word2vec在里面使用tsne吗？
(我使用来自Word2vec的Gensim)
浏览 7提问于2017-04-02得票数 3
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2回答
Word2vec tsne图
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我正在尝试可视化我从亚马逊评论语料库创建的word2vec .....我采样了大约5k个正面和5k个负面rows....the分数列，其中包含评论是正面还是负面.下面是我的代码：**
For avg w2v i did this…(list of sent contains the avg w2v for each review)
w2v_model=gensim.models.Word2Vec(list_of_sent,min_count=5,size=50, workers=4)
Y = w2v_model[w2v_model.wv.vocab]
tsne = TSNE(n_compone
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
我正在尝试使用R的交互式"rgl“包在同一个3D散点图中绘制两组点 以下是数据： > head(tsne_train)
X1 X2 X3
2 18.940912 -46.761145 -56.1818708
4 17.768953 68.678871 0.8070582
6 -2.440751 -53.021051 55.0437596
7 44.740812 -2.347877 -54.1501468
8 -87.924687 15.354890 -30.1806330
12 21.991
浏览 19提问于2019-06-12得票数 0
1回答
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完成的预测图所震撼。另外，当我尝试打印预测的标签时，所有的标签都是'-1‘。有没有其他方法可以对句子进行聚类，或者我如何有效地利用512维嵌入来使用tsne或dbscan对句子进
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
1回答
我正在尝试使用Word2Vec来玩无监督的NLP。到目前为止，我使用的数据是非常小的，但这是因为我只是测试，看看Kmeans将如何工作。
由于输入数量较少，首先执行了Kmeans (4组)，并使用TSNE将其可视化为2D：
model = Word2Vec(sents,
min_count=5,
window=5,
alpha=0.03,
min_alpha=0.0007,
sg=1,
)
浏览 0提问于2021-07-06得票数 0
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我多次使用tSNE来可视化高维数据进行聚类分析，当数据落入集群时，它一直运行得很好。
然而，使用tSNE可视化具有线性关系的数据集中的自变量( $y =X \theta + b$，其中$y$是目标值，而$X$是自变量(b是偏差)是否有意义？
据我所知，tSNE更多地用于捕捉高维数据中的局部结构，因此它可能不适合用于线性回归的可视化数据--这是一个错误的假设吗？
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
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1回答
我有一个MNIST手写数字数据集的子集。在绘制结果时，我尝试使用PCA、内核pca、lle和tsne来减少维数。但作为初学者，我不知道如何从图中解释。请引导我。
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_pca_r = pca.inverse_transform(X_pca)
import plotly.express as px
fig = px.scatter_3d(X_pca, x=X_pca[:,0], y=X_pca[:,1], z=X_pca[:,2], color=y_train)
fig.sh
浏览 9提问于2022-05-22得票数 -1
1回答
千层面LSTM回归产生零作为输出
、、、、
受安德烈·卡洛普的启发，我想自己制作一个递归的神经网络，选择下一个单词而不是字符。由于文本中不同单词的数量如此之多，我使用将单词表示为向量(在向量空间中，类似的单词更接近)。神经网络现在应该训练从旧的模式中学习新的向量。
-one重要的注意事项是，在使用分类器的情况下，我正在尝试一种回归方法(平方损失成本)。
我的问题是，我的神经网络预测输出0，0，0.，0，0，无论训练多少。因此，我的猜测是，我的训练或预测方法存在一个问题(在训练期间，平均误差略有下降，因此必须进行一些训练)。
下面是我的全部代码，如果有人想运行它(它使用褐色的语料库，因此需要安装nltk才能正常工作)。
这是我的“你好世界
浏览 1提问于2017-06-04得票数 0
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有一种奇怪的重叠与标题和边栏，我只想干净的行和边框之间的边栏和头。当关闭边栏，黑色部分仍然出现，它不应该真的。
这是我的代码：
header = dashboardHeader(title = HTML("Shiny Seurat"), titleWidth = 140, tags$li(tags$a(href='http://mycompanyishere.com',tags$img(src="https://marcomm.wustl.edu/wp-content/uploads/2015/07/1lineposRGB1000-01-23
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
我见过“为了获得更快的结果，数据将被采样到10,000个点。”在t-SNE嵌入式投影仪中。tensorboard如何处理剩余的数据点？(如果有25,000个点，那么15,000个点会去哪里？)它只是不会渲染这些点或在原始点上渲染它们，例如，三维绘图中的(0，0，0)？ 我们在哪里配置渲染点的数量？
浏览 10提问于2020-04-23得票数 0
我正在分析一个大约有200万个生词的语料库。我使用gensim的word2vec构建了一个模型，使用sklearn TSNE嵌入矢量，并使用sklearn DBSCAN对矢量(来自word2vec，而不是TSNE)进行聚类。TSNE的输出看起来大致正确:单词在2D空间中的布局似乎反映了它们的语义。有一组拼写错误，衣服等等。
然而，我在让DBSCAN输出有意义的结果时遇到了麻烦。它似乎标记了"0“组中的几乎所有东西(图像中的青色)。当我增加epsilon时，"0“组接管了一切。以下是epsilon=10和epsilon=12.5的屏幕截图。使用epsilon=20，几乎所有的东西
浏览 0提问于2017-01-24得票数 7
当试图在Ubuntu16.04LTS上安装某些Python包时，我会收到以下错误。我已经搜索过修复程序，但到目前为止都没有奏效，而且似乎都非常特定于特定的包。有没有一个普遍的解决办法，有人能向我解释什么是根本的问题吗？
命令"python setup.py egg_info“失败，错误代码1在/tmp/pip-build-9w8mswlw/tsne/
最近出现的情况是当我运行pip3 install tsne时
输出如下
Collecting tsne
Using cached tsne-0.1.7.tar.gz
Complete output from comma
浏览 3提问于2017-06-16得票数 0
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我从Rtsne包构建了一个tSNE图。下面是代码
library(Rtsne)
library(ggplot2)
dtm<-read.table(args[1],sep=",",header=T,row.names=1)
dtm_t<-t(dtm)
chr_tsne_model<-Rtsne(dtm_t, perplexity=8, theta=0.1, num_threads=30)
d_tsne_1<-as.data.frame(chr_tsne_model$Y)
ggplot(d_tsne_1, aes(x=V1, y=V2)) + geom
浏览 23提问于2019-07-06得票数 1
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1回答
我用巧妙的方法绘制了word2vec模型的散点图。
我想要高亮显示悬停上的特定数据点的功能，以及与之最近的3个向量。如果有人能在这方面指导我，或者提出其他选择，那将是很有帮助的。
代码：
import gensim
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
import plotly.express as px
def get_2d_coordinates(model, words):
arr = np.empty((0,100), dtype='f')
浏览 5提问于2022-02-01得票数 2
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我试图绘制一个散点图，其中散点图中的每个点应该对应于我的选择的给定颜色的一个特定的颜色。mpl文档指出，如果我设置如下内容：
color = '0.7'
它给了我一层灰色，与0.7的比例强度。我从一个值介于0到1之间的数组读取颜色的强度，每个值对应于散点图中该点的强度。我的代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import math
tsne_embeddings = np.load("tsne_embeddings.npy")
lab
浏览 1提问于2020-09-22得票数 3
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1回答
当试图在python中运行我的服务器时，我得到了以下错误：
D:\WebServ 2\httpd>python server.py跟踪(最近一次调用)：文件"server.py"，第7行，从word2vec导入transform_text，getKthNeighbour，closest_k_points_tsne文件"D:\WebServ 2\httpd\word2vec.py"，第7行，在import polyglot ImportError: No模块
如何解决这个问题？
浏览 13提问于2016-03-19得票数 0
1回答
我有两套数据训练和测试。这两个数据集分别有30213和30235个项目，每个项目有66个维度。
我正在尝试应用scikit的t-SNE来将维度降低到2。由于数据集很大，如果我试图在一次处理整个数据时获得MemoryError，我会尝试将它们分成块，并像这样一次转换一个块：
tsne = manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30, init='pca', random_state=0)
X_tsne_train = np.array( [ [ 0.0 for j in range( 2 ) ] for i in range( X_t
浏览 1提问于2015-08-20得票数 7
1回答
我有一个表1，其中每一行对应于特定患者的基因特征向量。患者ID位于第一列(标签)，基因索引位于第二列(geneIndex)。其余的列具有不同维度的特征值(总共128个)。 我能够将这些数据进行tsne缩减到2D，并根据患者ID标记群集。代码如下： library(Rtsne)
experiment<- read.table("test.txt", header=TRUE, sep= "\t")
metadata <- data.frame(sample_id = rownames(experiment),
浏览 35提问于2020-10-22得票数 1
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1回答
明显随机矢量标绘: TSNE
、、、、
我已经成功地使用Gensim的word2vec库创建了一个向量模型。相关向量之间的距离是很好的(也就是说，从人类的角度来看，导出的相似性是有意义的)。
然而，试图将这些向量映射到一个图形已经被证明是很有挑战性的。当然，为了便于绘图，向量的N维需要减少:为此，我使用了TSNE。
import gensim, logging, os
import codecs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import gensim, logging, os
from sklearn.manifold import TSNE
wvs = m
浏览 2提问于2017-05-01得票数 0
1回答
计算the中的簇大小
、、、、
我一直在使用DBSCAN对我的数据进行using。然后，我将获得的值赋值给原始数据，然后用海运散点图绘制它。这是代码：
from sklearn.manifold import TSNE
tsne_em = TSNE(n_components=3, perplexity=50.0, n_iter=1000, verbose=1).fit_transform(df_tsne)
from bioinfokit.visuz import cluster
cluster.tsneplot(score=tsne_em)
from sklearn.cluster import DBSCAN
get_
浏览 10提问于2021-12-24得票数 2
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我们在本地机器上开发了一本木星笔记本，使用Python (V3)库、sklearn和gensim来训练模型。当我们将random_state变量设置为固定整数时，结果总是相同的。
在此之后，我们尝试将笔记本移动到(经典版)中的工作区，但是即使我们将random_state保持不变，结果也有所不同。
正如下面的链接所建议的，我们安装了相同的库版本，并检查了MKL版本是否相同，MKL_CBWR变量被设置为AUTO。
尽管如此，我们还是不能得到同样的结果。
我们还应该检查什么或者为什么会发生这种情况？
更新
如果我们在本地机器中生成一个pkl文件并在AML中导入它，结果是相同的(就像pkl文件的
浏览 5提问于2020-06-06得票数 1
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1回答
不能赋值给文本
、、
在我的代码中，我只想创建包含[tsne_results_50,tsne_results_30,tsne_results_50,tsne_results_100]的tsne_results列表。但我不能，因为上面写的是Cannot assign to literal。我怎么才能修复它？ perplexity_values=[5,30,50,100]
tsne_results=[]
for value in perplexity_values:
tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=value, n_iter=250)
f
浏览 98提问于2021-10-07得票数 0
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5回答
我正在试着计算一个单词在文件中出现的次数。
如果单词在一行中出现多次，我将计数为1。
下面的命令将给出输出，但如果行中有多次出现的word，则会失败
grep -c "word" filename.txt
有班轮吗？
浏览 0提问于2014-02-06得票数 4
对下列错误有帮助吗？我运行的是PCA和the，PCA似乎运行得很好，但是在运行the的地方，我遇到了如下的the代码：
def T_SNE(X,Label,Component=2,title=""):
tsne = TSNE(n_components=Component)
tsne_result = tsne.fit_transform(X)
tsne_result_df = pd.DataFrame({'T_SNE_1': tsne_result[:,0], 'T_SNE_2': tsne_result[:,
浏览 13提问于2022-08-08得票数 1
我使用的是bokeh 0.12.2。我有一个单词的选择。当我选择一个单词时，它应该圈住点数据。它似乎工作了，然后就停止了。我试着用两个词，word1和word2。lastidx充满了index.xc，yx是圆的位置，这是代码。如果我更改select中的值，这将使用一个，但不是真正的：
for j in range(0,2):
for i in range(0,len(lastidx[j])):
xc.append(tsne_kmeans[lastidx[j][i], 0])
浏览 2提问于2016-10-04得票数 0
我在网上做了一个代码，在twitter数据库上做情绪分析。我试着运行它，它在一开始就给我打印错误，我发现新版本的python已经改变了打印方式。我得到了错误，显示我的数据没有填充到数组中，如果有人使用过python，并有鹰眼看到我哪里出了问题，请帮助我。
import numpy as np
from copy import deepcopy
from string import punctuation
from random import shuffle
import chardet
from sklearn.manifold import
浏览 18提问于2017-12-26得票数 0
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1回答
我一直在尝试将尽可能多的信息塞进一个3D t-SNE图形中。因此，我想为不同的点添加颜色，并使不同的点具有不同的形状(基因型由颜色分隔为0、1或2，试管类型由不同的数字/标记分隔为1或0)。 这是我尝试过的，但它只适用于颜色，并且所有的点都是星形的。我似乎不知道我做错了什么。 import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.manifold import TSNE
浏览 27提问于2020-12-15得票数 0
我需要找出当"test“这个词出现在”跟“之后，中间没有另一个"test”。
示例：
test
word
word
word
test
test
word
word
follow
word
word
test
我只想要这个：
test
word
word
word
test
**test**
**word**
**word**
**follow**
word
word
test
不过，我对regex还不太熟悉。任何建议都会很好。
编辑时，单词测试将多次出现在那里，下面这个单词将只在字符串中出现一次。
浏览 0提问于2013-10-04得票数 1
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1回答
我想用t显示不同颜色的doc2vec模型的文档和单词.我用python2.7编写了以下代码。但我错了。到目前为止，我还没有在蟒蛇中使用过till和情节。
modelfile='/home/fl/models/Robust/dimention500/my_model.doc2vec'
wordNum=10000
docNum=1000
words_vec = []
words_label = []
docs_vec = []
docs_label = []
all_vec = []
model = gensim.models.Doc2Vec.load(modelfile)
w2
浏览 0提问于2018-03-16得票数 1
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, -1.3774203, -0.44861528, 3.026304, -0.23582345, 4.3516054, -2.1284392, -3.0056703, 1.4997623, 0.51767087, -2.3668504, 0.9771546, -2.5286832, -1.1869463, -1.2889853, -4.272979...] (因此，在名为“list_of
浏览 44提问于2021-01-19得票数 0
我有一个data.frame X，它包含点/样本坐标X1和X2：
> head(X)
X1 X2 Cluster Timepoint Transcripts MEF ESC
Drop_6_6A_0_TACCTAATCTAC 169.3437 20.18623 2 Day 0 49688 0.4366071 0.3260743
Drop_6_6A_0_TCAGCTTGTCAC 155.8880 -16.69927 3 Day 0
浏览 4提问于2016-09-09得票数 3
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1回答
我正试图用Seaborn绘制to约简向量.我有以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=40, n_iter=300)
tsne_results = tsne.fit_transform(fi
浏览 3提问于2019-10-29得票数 2
1回答
我正在使用t搜索数据集上的关系，该数据集有七个特性。
我正在使用一本字典将颜色添加到图中的y标签上：
encoding = {'d0': 0, 'd1': 1, 'd2': 2, 'd3': 3, 'd4': 4, 'd5': 5, 'd6': 6, 'd7': 7}
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y['label'].apply(lambda x: city_encoding[x]))
浏览 2提问于2017-10-18得票数 5
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打开笔记本时出现以下验证错误：
{“元数据”：{“受信任”：真}，"id"：“比较-导入”，"cell_type"：“代码”，“源”：“将numpy导入为np\n导入熊猫为pd\n导入matplotlib.pyplot为plt\n导入海运中止为sns\n导入nltk\n gensim.utils simple_preprocess\nfrom gensim.models.word2vec导入gensim \n从nltk.stem.porter导入PorterStemmer\n从nltk.corpus导入禁止词\n从sklearn.decomposition导入P
浏览 6提问于2021-04-09得票数 4
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我尝试在Python (Jupyter Notebook)上使用matplotlib散点图来创建t-sne可视化，不同的点具有不同的颜色。 我很羞愧地承认，我主要是借用了预写的代码，所以其中的一些细微差别远远超出了我的能力范围。然而，我遇到了一个我似乎无法解决的ValueError (即使在查看了在Stack Overflow上询问的类似ValueErrors实例的解决方案之后)。 运行scatter (这里的相关代码)返回ValueError: RGBA序列的长度应该是3或4；尽管这显然是由ValueError直接导致的：'c‘参数有470000个元素，这与大小为2500的'
浏览 24提问于2021-10-30得票数 1
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k_model = KMeans(n_clusters = 3).fit(actor_w2vec)
cluster_dict = {i: np.where(k_model.labels_ == i)[0] for i in range(k_model.n_clusters)} 我已经在word2vec矢量(3411x128)上应用了KMeans。cluster_dict包含集群标签(即0,1,2)作为关键字，索引号(1，2，3，4)作为值，使得这些值分布在三个集群之间。 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_w2
浏览 62提问于2020-01-12得票数 1
我在我的doc2vec模型中使用了这段代码
distance_matrix_doc = pairwise_distances(X_doc_subset, X_doc_subset, metric='cosine', n_jobs=-1)
tsne_doc = TSNE(metric="precomputed", n_components=2, verbose=1, perplexity=30, n_iter=500)
tsne_results_doc = tsne_doc.fit_transform(distance_matrix_doc)
运行它之后，我将
浏览 7提问于2022-05-27得票数 1
我正在尝试在我自己的html/js项目中运行简单的tensorflow tfjs-tsne示例(https://github.com/tensorflow/tfjs-tsne)。tensorflow内核似乎加载正确(例如，tf.randomUniform调用可以正常工作)，但只要我调用tsne (例如，tsne.tsne(data))，我就会在浏览器控制台中收到以下错误： “未捕获的函数: n.ENV.findBackend不是一个函数”-如果包含在脚本标记中，或者： “_tensorflow_tfjs_core__WEBPACK_IMPORTED_MODULE___.ENV.findBac
浏览 15提问于2019-04-30得票数 3
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基于这个问题，How to use ggplot to plot T-SNE clustering，我希望将凸包添加到群中，但它不起作用。有什么原因吗？ 代码： library(ggplot2)
library(Rtsne)
library(Rtsne)
iris_unique <- unique(iris) # Remove duplicates
iris_matrix <- as.matrix(iris_unique[,1:4])
set.seed(42) # Set a seed if you want reproducible results
tsne_out <
浏览 10提问于2020-07-19得票数 2
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