python图像数据是几维数据_python数据分析：数据降维（tsen）

为什么要对数据进行降维？

实际应用中的数据一般是高维的，比如手写的数字，如果我们缩放到28×28的图片大小，那么它的维度就是28×28=784维。

举个简单的例子：

下图是手写的1及其对应的图像二维矩阵，数据已经被规范化到[0,1]范围内。

降维的目的有很多，个人觉得最主要的目的有二：

1.为了对数据进行可视化，以便对数据进行观察和探索。

2. 另外一个目的是简化机器学习模型的训练和预测。

我们很难对高维数据具有直观的认识，如果把数据的维度降低到2维或者3维，并且保持数据点的关系，与原高维空间里的关系，保持不变或者近似，我们就可以进行可视化，肉眼来观察数据。

数据经过降维以后，如果保留了原有数据的主要信息，那么我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测，由于数据量大大缩减，训练和预测的时间效率将大为提高。

降维实例(说到底对我这种非sp岗的码农来说就是从装逼到调库)

下面的python代码，把digits数据集进行了tsne降维，并且显示出来。读者可以拷贝代码到Jupyter notebook里面运行。

from sklearn import datasets

digits = datasets.load_digits()

X = digits.data[:500]

y = digits.target[:500]

from sklearn.manifold import TSNE #调库咯，大家都懂

tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)

X_2d = tsne.fit_transform(X)

target_ids = range(len(digits.target_names))

from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(6, 5))

colors = 'r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w', 'orange', 'purple'

for i, c, label in zip(target_ids, colors, digits.target_names):

plt.scatter(X_2d[y == i, 0], X_2d[y == i, 1], c=c, label=label)

plt.legend()

plt.show()

程序的执行结果如下：

有兴趣的朋友可以自己研究一下tsen的降维方法。

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