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[実行用プログラム公開] コピペだけで実用的かつ実践的なt-distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) (Python言語)

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仕事や研究において、非線形の見える化・可視化を求めてt-distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) をする方もいらっしゃると思います。tSNEの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました

しかし、tSNEのやり方はわかっても、実際にtSNEができるようになるわけではありません。ネットでtSNEのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でtSNEを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります

そこでコピペするだけでtSNEを実行可能なプログラムを作りました。以下に示す形式のデータ(data.csv)さえ準備すれば、Python言語でtSNEが可能です (Python言語のために必要なソフトウェアは下に示してあります)。

●必要なもの

データのcsvファイル [data.csv] (下図のように、一番上が変数の名前、一番左がサンプルの名前です。サンプルの名前と変数の名前はすべて異なるものにしてください。)

Pythonによる実行結果を下に示します。可視化された2次元空間でのスコアが” LowDimensionScore.csv”というファイルに保存されます。

Python言語で必要なものは以下の通りです。
Spyder
[こちらではAnacondaのPYTHON 3.5をインストールしました。Spyder 2.3.8です]

もちろんtSNEからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただペットボトル一本分で、こちらに記載したtSNEをすぐに実行できます。

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

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