t-SNE实践——sklearn教程

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from gensim.models import Word2Vec
from random import sample
from sklearn.manifold import TSNE
from pylab import mpl
wd2=gensim.models.Word2Vec.load("random_walkstxt.bin")
#载入模型，这个模型中的词向量是100维的，模型文件放在当前目录
words = list(wd2.wv.vocab)
#把所有词向量的词语装到列表中
labels = sample(words, 15) #随机取出1000个词语用来画图
tokens = model[labels] #得到1000个词语的词向量

tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)
#  perplexity: 默认为30，数据集越大，需要参数值越大，建议值位5-50 , n_components=2 默认为2，嵌入空间的维度（嵌入空间的意思就是结果空间）,别的参数估计不重要 
# print(tokens)
new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)
#     将X投影到一个嵌入空间并返回转换结果
print(new_values)
#降维处理
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #中文字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #防止负号出现异常显示
x = []
y = []
for value in new_values:
    x.append(value[0])
    y.append(value[1])
print(x)
print(y)
plt.figure(figsize=(10,10)) #定义画布大小
for i in range(len(x)):
    plt.scatter(x[i],y[i])
    plt.annotate(labels[i],
                 xy=(x[i], y[i]),
                 xytext=(5, 2),
                 textcoords='offset points',
                 ha='right',
                 va='bottom')
plt.show()

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