首页 > 其他分享 >免费在线数据可视化(PCA、t-SNE和UMAP)工具

免费在线数据可视化(PCA、t-SNE和UMAP)工具

时间:2024-07-01 23:29:48浏览次数:16  
标签:SNE 网页 UMAP 可视化 PCA 数据

这是一款免费的数据可视化网页程序,上传数据即可进行可视化操作。可自定义数据类别属性(颜色、形状和尺寸),数据预处理操作,选择可视化方法(PCA、t-SNE和UMAP)即可进行可视化绘图,生成的图件能满足文章发表的格式,可保存为矢量化PDF,放入到Coreldraw、Ai等软件进行二次美化。

URL:https://data-visualization-webapp-by-shuaibingli.streamlit.app/

上传的数据文件需要转成.csv格式。数据内容可以是任何领域的数据,不限于矿物微量元素数据、生物医学数据、地球物理数据。这款网页程序很适合对数据可视化感兴趣的朋友,即使你是做传统专业内容,比如传统的地球化学研究等。

该在线网页程序,目前为1.0版本,会在未来进行持续更新,增加更多可视化功能以及自定义选项。

标签:SNE,网页,UMAP,可视化,PCA,数据
From: https://blog.csdn.net/qq_39604018/article/details/140112074

相关文章

  • 探索PcapPlusPlus开源库:网络数据包处理与性能优化
    文章目录0.本文概要1.PcapPlusPlus介绍1.1概述1.2主要特性和功能1.3PcapPlusPlus主要模块关系和依赖1.4网络协议层处理过程2.实例2.1基于PcapPlusPlus的应用程序设计和封装流程:2.2多线程示例代码2.3代码说明:3.程序性能进一步优化3.1避免重复解析3.2减少......
  • NRF52840DK PCA10056 BLE Mesh Light例程记录
    1.创建项目在打开的VSCode窗口,打开nRFConnect选项卡,"Createanewapplication" 选择"Copyasample" 输入"light", 选择"BluetoothMeshlight". 选择copy后,保存的路径。 键盘"Enter"一下。 点击"AddBuildConfiguration&qu......
  • PCA + Hclust Dendrogram
    library(factoextra)#可视化library(FactoMineR)#PCA聚类library(tidyverse)df<-iris%>%select(-Species)%>%na.omit()%>%scale()%>%scale(center=TRUE,scale=FALSE)res.pca<-PCA(df,ncp=3,graph=FALSE)res.hcpc&l......
  • Disney+家庭订阅解锁无限精彩!组团兔家庭影院新选择,同乐无极限,价更低!
    Disney+ 通过其独特的内容库和品牌优势吸引了大量的用户,特别是家庭用户。目前尚未在中国大陆市场正式运营,尽管在国区的访问需要一些技术手段,但其丰富的内容仍然吸引了不少小伙伴。Disney+ 已经在全球超过100个国家或地区提供服务,其中就包括了香港、台湾、新加坡等中文地区......
  • 数据维度的魔法师:使用scikit-learn进行t-SNE可视化
    标题:数据维度的魔法师:使用scikit-learn进行t-SNE可视化引言在数据科学领域,我们经常面临高维数据的挑战。这些数据在原始空间中可能难以直观理解。t-SNE(t-分布随机邻域嵌入)作为一种强大的降维技术,可以将高维数据映射到二维或三维空间,以便于我们进行可视化和探索。本文将详......
  • 【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+Tenso
    一、介绍昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂','甲虫','蝴蝶','蝉','蜻蜓','蚱蜢','蛾','蝎子','蜗牛','蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较......
  • 全网最好看的单细胞umap图绘制教程
    作者按大家或许都曾被Nature,Science上的单细胞umap图吸引过,不免心生崇拜。在这里,我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化全文字数|预计阅读时间:2000|5min——Starlitnightly(星夜)环境加载我们先导入一些必须的依赖包importomicverseasovimportscanpyassci......
  • [模式识别复习笔记] 第6章 PCA
    1.主成分分析PCAPCA:寻找最能够表示原始数据的投影方法,对数据进行降维,除去冗余的信息。——不考虑类别1.1PCA主要步骤计算散布矩阵\(S\)(或者样本的协方差矩阵)\[S=\sum_{i=1}^{n}(\bm{x}_i-\bm{\mu})(\bm{x}_i-\bm{\mu})^{\text{T}}\]其中\(\bm{\mu}=\frac......
  • 算法金 | 一个强大的算法模型:t-SNE !!
    大侠幸会,在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸,多个算法赛Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域,特别擅长处理高维数......
  • 机器学习之pca
    1.pca简介PCA通过线性变换将高维数据转换为低维数据,同时保留最大的数据方差。这样做的目的是减少数据集的维度,尽可能保留原始数据的信息。2.算法流程1.数据中心化对原始数据进行中心化处理,即将每个特征的值减去该特征的均值,以保证数据的均值为零。pj=np.mean(X,axis=0)X_......