t-sneの例

 参考リンクに載っていたt-sneのコードを使って実際に動かしてみた。

 

#ライブラリの読み込み
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
from gensim.models import word2vec

#モデルの読み出し
model = word2vec.Word2Vec.load('MODEL.model')

#x軸の決定
X = model[model.wv.vocab]

#次元圧縮の定義
tsne = TSNE(n_components=2)

#次元圧縮後のx軸の決定
X_tsne = tsne.fit_transform(X[:1000,:])

#図の作成
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
plt.show() 

参考リンク