等度量映射（Isomap）（Python）

# -*- coding: utf-8 -*-
“““
    Isomap

“““
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import   datasetsmanifold

def load_data（）:
    ‘‘‘
    加载用于降维的数据

    :return: 一个元组，依次为训练样本集和样本集的标记
    ‘‘‘
    iris=datasets.load_iris（）# 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集
    return  iris.datairis.target

def test_Isomap（*data）:
    ‘‘‘
    测试 Isomap 的用法

    :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为：训练样本集、训练样本的标记
    :return: None
    ‘‘‘
    Xy=data
    for n in [4321]: # 依次考察降维目标为 4维、3维、2维、1维
        isomap=manifold.Isomap（n_components=n）
        isomap.fit（X）
        print（‘reconstruction_error（n_components=%d） : %s‘%
            （n isomap.reconstruction_error（）））
def plot_Isomap_k（*data）:
    ‘‘‘
    测试 Isomap 中 n_neighbors 参数的影响，其中降维至 2维

    :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为：