Python中sklearn的TSNE降维后向量与原向量对应关系问题

TSNE降维后向量与原向量的对应关系是通过索引顺序保持的。简单来说，TSNE.fit_transform(X)返回的二维/三维数组的第i行，就对应输入数据X的第i行。

举个例子，假设你有一个形状为(100, 50)的原始数据矩阵X，表示100个样本，每个样本有50个特征。执行TSNE降维到2维：

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np

# 假设这是你的原始数据，100个样本，50维特征
X = np.random.randn(100, 50)

# 创建TSNE模型，降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42, perplexity=30)

# 执行降维，得到新坐标
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

print(f"原始数据形状: {X.shape}")  # (100, 50)
print(f"降维后形状: {X_tsne.shape}")  # (100, 2)

# 验证对应关系：第i个样本的对应关系
i = 42  # 随便选一个索引
print(f"\n原始数据第{i}个样本 (前5个特征): {X[i, :5]}")
print(f"降维后第{i}个样本的坐标: {X_tsne[i]}")

关键点说明：

1. 顺序对应：X_tsne[0]对应X[0]，X_tsne[1]对应X[1]，依此类推。这个对应关系是严格保持的。
2. 标签同步：如果你有标签数据y，降维后可视化时，y[i]的标签就对应X_tsne[i]这个点。
3. fit_transform vs fit + transform：fit_transform()在单次降维时使用。如果你需要对新数据（训练集外的数据）降维，理论上应该用fit()拟合训练集，再用transform()转换新数据，但注意：TSNE通常没有transform方法，因为它不是线性变换，且设计初衷就是可视化整个数据集。

一个完整的可视化示例，展示如何保持对应关系：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data  # 特征 (1797, 64)
y = digits.target  # 标签 (1797,)

# TSNE降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 可视化：用颜色表示原始标签
plt.figure(figsize=(10, 8))
scatter = plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, 
                     cmap='tab10', alpha=0.6, s=20)
plt.colorbar(scatter, label='Digit Label')
plt.title('TSNE Visualization of Digits Dataset')
plt.xlabel('TSNE Component 1')
plt.ylabel('TSNE Component 2')

# 验证对应关系：标注几个点
for idx in [0, 100, 500, 1000]:  # 选几个样本
    plt.annotate(f'X[{idx}]->y={y[idx]}', 
                xy=(X_tsne[idx, 0], X_tsne[idx, 1]),
                xytext=(5, 5), textcoords='offset points',
                fontsize=8, alpha=0.7)
plt.show()

常见问题：

• 数据洗牌：如果你在降维前对数据进行了洗牌（比如用sklearn.utils.shuffle），必须同时对标签进行相同的洗牌，否则对应关系会错乱。
• 数据分割：如果先分割数据再分别降维，对应关系会乱，应该先降维再分割，或者确保用相同的随机种子。

总结：索引即对应关系，保持顺序即可。

跑不动了…我选择向量加一加，数量级降下来再跑，应该还是对数据集有代表性的吧？