python的高性能tsne实现
tsne-mp的Python项目详细描述
利用openmp实现python tsne以提高性能
这是基于l.j.p.van der maaten bh tsne实现的{a6}fork。
它有一些修正，允许在Python3中运行，并且性能显著提高 增加了openmp并行性。（见：tsne-perf-test）
注意：而Scikit-learn v0.17具有tsne实现， 这个实现比scikit learn的执行速度快得多。如果需要速度，请使用这个。
算法
巴恩斯小屋
一个python（cython）包装器，用于Barnes-Hut-SNEaka fast tsne。
我们派生了10xdev的实现，并且openmp启用了代码。
安装
此库已作为tsne mp添加到pypi中
pip install tsne-mp
它需要OpenMP支持。
- OSX-
brew install libomp - Linux-“sudo apt get install libgomp1”
用法
基本用法：
from tsne import bh_sne
X_2d = bh_sne(X)
或者，控制盘还包含可从命令行使用的可执行文件，如前所述 在the original project中。
示例
更多信息
见Barnes Hut sne（2013），L.J.P.van der Maaten。它在arxiv上可用。
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