上面说的其实是SNE方法,t-SNE相对SNE的区别如下: 使用联合概率(xi和xj同时出现的概率)代替条件概率(xi出现的条件下xj出现的概率、xj出现的条件下,xi出现的概率),调整后的公式如下: 低维空间下,使用t分布代替高斯分布表达两点之间的相似度,调整后的q分布和梯度如下: 这样调整后,梯度计算会更加简洁,并且在这样得梯...
check_duplicates = FALSE,检查是否存在重复项。最好确保在进行t-SNE之前数据不存在重复项,并将此选项设置为FALSE。 ③ 输出结果是一个列表,其中元素Y就是降维结果。可以看到原来10个基因的表达数据(10维数据),已经降为二维数据。 5. 降维结果可视化 t-SNE算法数据降维与可视化 完整代码如下: 加载示例数据 # 安装...
对于t-SNE算法而言,其梯度公式如下 使用t-SNE之后,解决了目标函数的非对称问题,而且t分布的处理相比高斯分布更具实际意义,如下图所示 横轴为距离,纵轴为相似度,对于较大相似度的点,在t分布中对应的距离更小,对于相似度较小的点,在t分布中对应的距离更长。对应到低维之后的样本点,就是同一簇内的点更紧密,不...
使用t-SNE可视化CIFAR-10的表征 t-SNE理论相关理论可参见t-SNE 算法。本文通过PyTorch提供的预训练Resnet50提取CIFAR-10表征,并使用t-SNE进行可视化。 加载预训练Resnet50 importtorch fromtorchvision.modelsimportresnet50, ResNet50_Weights # 加载ResNet模型 resnet = resnet50(weights=ResNet50_Weights.DEFAULT...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非常流行的非线性降维技术,主要用来对高维数据进行可视化。 本文将尽可能是使用简单的数学公式描述出t-SNE的工作原理,并给出使用t-SNE对图像的embedding进行可视化的code sample。 什么是t-SNE 为了达到这一目的,t-sne将原始空间的相似性建模为概率密度。并且...
是一种将高维词向量降维到二维或三维空间,并通过可视化展示词向量之间的相似性和关系的方法。T-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性降维算法,它能够在保持数据间的局部相似性的同时,尽可能地保留数据间的全局结构。 该可视化方法可以帮助我们理解词向量之间的语义关系,发现词汇之间的相似性和差...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非常流行的非线性降维技术,主要用来对高维数据进行可视化。 本文将尽可能是使用简单的数学公式描述出t-SNE的工作原理,并给出使用t-SNE对图像的embedding进行可视化的code sample。 什么是t-SNE 假设一个数据集x,数据集中的每个样本都是D维的,\mathbf{X}\in...
现在回到t-SNE,我们使用t-SNE是为了将高维数据用低维数据来表达,以便能够可视化。那么这里就涉及到2种分布,一个是高维数据的分布p,一个是低维数据的分布q,想让低维数据能够最好的表达高维的情况,就可以将K-L散度公式做为损失函数,通过最小化散度来学习出q分布下的各样本点。
t-SNE t-SNE是另一种降维的技术,特别适用于高维数据集的可视化。与PCA相反,它不是一种数学技术,而是一种概率技术。 t-SNE的工作原理如下: “t-SNE最小化了两个分布之间的差异:一个是度量输入对象成对相似性的分布,另一个是度量嵌入中相应低维点成对相似性的分布。” ...
尽管对于可视化高维数据非常有用,但t-SNE图有时可能是神秘的或误导性的。通过探索它在简单情况下的行为方式,我们可以学习如何更有效地使用它。 一种用于探索高维数据的流行方法是在2008年由t-SNE引入的 van der Maaten和Hinton]。该技术在机器学习领域已经变得普遍,因为它具有几乎神奇的能力,可以从具有数百甚至数千...