r语言聚类分析_R语言实现tSNE聚类分析
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该算法采用t-SNE（即t-分布的随机加权邻居嵌入）作为降维技术，在机器学习领域具有重要地位。由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton于2008年首次提出。作为非线性降维方法之一，它特别适合将高维度数据降至二维或三维空间以实现可视化效果。与主成分分析法（PCA）相比可以看出，在这种情况下应用该算法时仅依据数据点间的相似度进行判断，并无法从中直接推导出相关模式的信息。
接下来我们看下在R中的实现过程，首先我们需要安装包Rtsne。
install.packages("Rtsne")我们直接看下实例：
library(Rtsne)#数据的载入iris_unique # 去除重复的值iris_matrix as.matrix(iris_unique[,X ##如果数据属性差异太大 ##运行模型set.seed(42)#保证数据结果一致性tsne_out FALSE,perplexity=plot(tsne_out$Y,col=iris_unique$Species,asp=1)
###标准化后tsne_out plot(tsne_out$Y,col=iris_unique$Species,asp=1)
当然，为了更加的美观，我们可以借助ggplot2包绘制结果。
library(ggplot2)tsne_plot <- data.frame(x =tsne_out$Y[,1], y = tsne_out$Y[,2], col = iris_unique$Species)ggplot(tsne_plot) + geom_point(aes(x=x,y=y, color=col))
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