本文整理汇总了Python中sklearn.manifold.t_sne.TSNE.fit方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python TSNE.fit方法的具体用法？Python TSNE.fit怎么用？Python TSNE.fit使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.manifold.t_sne.TSNE的用法示例。
在下文中一共展示了TSNE.fit方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_reduction_to_one_component
# 需要导入模块: from sklearn.manifold.t_sne import TSNE [as 别名]
# 或者: from sklearn.manifold.t_sne.TSNE import fit [as 别名]
def test_reduction_to_one_component():
# t-SNE should allow reduction to one component (issue #4154).
random_state = check_random_state(0)
tsne = TSNE(n_components=1)
X = random_state.randn(5, 2)
X_embedded = tsne.fit(X).embedding_
assert(np.all(np.isfinite(X_embedded)))示例2: test_init_ndarray_precomputed
# 需要导入模块: from sklearn.manifold.t_sne import TSNE [as 别名]
# 或者: from sklearn.manifold.t_sne.TSNE import fit [as 别名]
def test_init_ndarray_precomputed():
# Initialize TSNE with ndarray and metric 'precomputed'
# Make sure no FutureWarning is thrown from _fit
tsne = TSNE(init=np.zeros((100, 2)), metric="precomputed")
tsne.fit(np.zeros((100, 100)))