clustering/fit_tsne.py

   1 import fire
   2 import pyarrow
   3 import pandas as pd
   4 from numpy import random
   5 import numpy as np
   6 from sklearn.manifold import TSNE
   7
   8 similarities = "term_similarities_10000.feather"
   9
  10 def fit_tsne(similarities, output, learning_rate=750, perplexity=50, n_iter=10000, early_exaggeration=20):
  11     '''
  12     similarities: feather file with a dataframe of similarity scores
  13     learning_rate: parameter controlling how fast the model converges. Too low and you get outliers. Too high and you get a ball.
  14     perplexity: number of neighbors to use. the default of 50 is often good.
  15
  16     '''
  17     df = pd.read_feather(similarities)
  18
  19     n = df.shape[0]
  20     mat = np.array(df.drop('subreddit',1),dtype=np.float64)
  21     mat[range(n),range(n)] = 1
  22     mat[mat > 1] = 1
  23     dist = 2*np.arccos(mat)/np.pi
  24     tsne_model = TSNE(2,learning_rate=750,perplexity=50,n_iter=10000,metric='precomputed',early_exaggeration=20,n_jobs=-1)
  25     tsne_fit_model = tsne_model.fit(dist)
  26
  27     tsne_fit_whole = tsne_fit_model.fit_transform(dist)
  28
  29     plot_data = pd.DataFrame({'x':tsne_fit_whole[:,0],'y':tsne_fit_whole[:,1], 'subreddit':df.subreddit})
  30
  31     plot_data.to_feather(output)
  32
  33 if __name__ == "__main__":
  34     fire.Fire(fit_tsne)