Yüksek boyutlu verilerin t-SNE görselleştirmesi

Python'da Boyut Azaltma

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

IRIS veri setinde t-SNE

iris kümeleri

IRIS veri setinde t-SNE

iris kümeleri 1 açıklamalı

IRIS veri setinde t-SNE

iris kümeleri 3 açıklamalı

Kadın ANSUR veri setinde t-SNE

df.shape

(1986, 99)

non_numeric = ['BMI_class', 'Height_class', 
               'Gender',  'Component', 'Branch']

df_numeric = df.drop(non_numeric, axis=1)

df_numeric.shape

(1986, 94)

t-SNE'yi eğitme

from sklearn.manifold import TSNE

m = TSNE(learning_rate=50)

tsne_features = m.fit_transform(df_numeric)

tsne_features[1:4,:]

array([[-37.962185,  15.066088],
       [-21.873512,  26.334448],
       [ 13.97476 ,  22.590828]], dtype=float32)

t-SNE özelliklerini veri setine atama

tsne_features[1:4,:]

array([[-37.962185,  15.066088],
       [-21.873512,  26.334448],
       [ 13.97476 ,  22.590828]], dtype=float32)

df['x'] = tsne_features[:,0]

df['y'] = tsne_features[:,1]

t-SNE grafiği çizme

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

t-SNE grafiği çizme

ansur nokta bulutu

Noktaları BKİ kategorisine göre renklendirme

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(x="x", y="y", hue='BMI_class', data=df)

plt.show()

Noktaları BKİ kategorisine göre renklendirme

ansur nokta bulutu BKİ

Noktaları BKİ kategorisine göre renklendirme

ansur nokta bulutu BKİ açıklamalı

Noktaları boya: boy kategorisi

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(x="x", y="y", hue='Height_class', data=df)

plt.show()

Noktaları boya: boy kategorisi

ansur nokta bulutu boy

Noktaları boya: boy kategorisi

ansur nokta bulutu çift açıklamalı

Hadi pratik yapalım!

Python'da Boyut Azaltma