尝试使用sklearn中的TSNE来可视化我的高维数据,但是导致导入错误

时间:2015-06-26 15:37:10

标签: python machine-learning scikit-learn deep-learning

我试过了:

In [1]: import sklearn
In [2]: from sklearn.manifold import TSNE

---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
/home/intern/<ipython-input-2-9afc8da4e1e3> in <module>()
----> 1 from sklearn.manifold import TSNE

ImportError: cannot import name TSNE

实际上TSNE不在我的sklearn.manifold中,但在sklearn的文档中,它必须在那里。

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

目前在sklearn尚无法使用TSNE。但它在sklearn的开发版本中可用。以下是如何构建库并在ubuntu上安装

#Install dependencies for building sklearn
sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools \
                      python-numpy python-scipy \
                      libatlas-dev libatlas3gf-base
sudo pip install cython
git clone "https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git"
cd scikit-learn
make
sudo python setup.py install

然后在python控制台中尝试以下内容

from sklearn.manifold import TSNE

答案 1 :(得分:0)

实际上Tsne包含在skleran .so的开发者版本中,用于将sklearn升级到开发人员版本。我们可以使用tsne。