R语言 如何制作t-SNE图

tSNE 是t-Distributed Neighbor Embedding的首字母缩写，是一种统计方法，主要用于可视化高维数据。在R编程中，tSNE图可以用Rtsne和ggplot2包来绘制。

语法： Rtsne(x, dims, theta, pca, verbose, perplexity)

其中。

• x-需要绘制的数据矩阵在此指定。
• dims- 用于指定绘图的尺寸
• theta – 绘图的速度/准确度交易（默认为-0.5）
• pca – 在这里指定PCA设置（默认为TRUE）。
• verbose – 要打印更新的进度，需要将此设置为TRUE
• perplexity – 数据之间的混淆状态（应小于3）。

在R中绘制tSNE图的步骤是

1. 首先，我们需要安装并加载所有需要的软件包。
2. 加载默认的数据集iris来绘制tSNE。
3. 从数据集中删除所有重复的数据
4. 计算数据集中的关系
5. 绘制tSNE图

安装模块

在本文中， Rtsne 和 ggplot2 是需要的模块。

# Install all the required packages
install.packages("Rtsne")
install.packages("ggplot2")
 
# Load the required packages
library(Rtsne)
library(ggplot2)

加载数据集

我们将使用虹膜数据集。

# Load the default dataset
data(iris)

从数据集中删除重复的数据

我们需要从数据集中删除所有重复的数据，否则Rtsne()函数会产生错误，因为它在后端使用t分布，不允许有重复的数据，需要将数据框转换为矩阵，以传递给Rtsne()函数。

# Remove Duplicate data present in iris
# data set(Otherwise Error will be generated)
remove_iris_dup <- unique(iris)
 
# Forming the matrix for the first four columns
# of iris dataset because fifth column is of string type(Species)
iris_matrix <- as.matrix(remove_iris_dup[,1:4])

计算数据集的关系

使用Rtsne()函数，我们将计算虹膜数据集的数据之间的相似性和差异。

# Calculate tSNE using Rtsne(0 function)
tsne_out <- Rtsne(iris_matrix)

绘制tSNE()图

最后，我们将使用ggplot()函数绘制tSNE图，但ggplot函数只接受数据框架作为输入，我们需要将从Rtsne函数中获得的矩阵转换为(即tnse_out)

# Conversion of matrix to dataframe
tsne_plot <- data.frame(x = tsne_outY[,1],
                        y = tsne_outY[,2])
 
# Plotting the plot using ggplot() function
ggplot2::ggplot(tsne_plot,label=Species)
                + geom_point(aes(x=x,y=y))

输出