使用t-SNE进行降维可视化的一般步骤如下: 准备数据:准备要进行降维可视化的数据集。 特征提取和归一化:将数据集进行特征提取和归一化,保证特征向量的长度一致。 计算相似度矩阵:使用某种相似度或距离度量(如欧氏距离、余弦相似度等)计算样本之间的相似度或距离,并将计算结果保存在相似度矩阵中。 降维:使用t-SNE算法对...
t-SNE算法使其“距离”概念适应数据集中的区域密度变化。结果,它自然地扩展了密集的集群,并且收缩了稀疏集群,使集群大小缩小。需要明确的是,这与任何降维技术都会扭曲距离的普通事实不同。(毕竟,在这个例子中,所有数据都是二维的开始。)相反,密度均衡是通过设计发生的,并且是t-SNE的可预测特征。 然而,底线是你无法...
好消息是,通过研究t-SNE在简单情况下的表现,可以对研究有一定帮助。
然而,即使在最好的情况下,也存在一种微妙的失真:在t-SNE图中线条略微向外弯曲。原因在于,像往常一样,t-SNE倾向于扩展更密集的数据区域。由于群集的中间周围的空白空间少于末端,因此算法会放大它们。 6.对于拓扑,您可能需要多个绘图 有时您可以从t-SNE图中读取拓扑信息,但这通常需要多个困惑的视图。最简单的拓扑...
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用,但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现,我们可以学会更有效地使用它。 探索高维数据的一种流行方法是t-SNE,由van der Maaten 和 Hinton在 2008 年提出。该技术已在机器学习领域得到广泛应用,因为它具有几乎神奇的能力,可以从数百甚至数千维的数...
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...
摘要 尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用,但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现,我们可以学会更有效地使用它。 探索高维数据的一种流行方法是...
充分利用t-SNE可能意味着需要分析具有不同perplexity的多个图。 例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且还有与优化过程相关的超参数。 1. 超参数 超参数的重要性 让我们从t-SNE的“hello world”开始:由两个相隔很远的 ``clusters组成的数据集。为了尽可能简单,我们将考虑二维平面中的cluster,如...
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用,但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现,我们可以学会更有效地使用它。 探索高维数据的一种流行方法是t-SNE,由van der Maaten 和 Hinton在 2008 年提出。该技术已在机器学习领域得到广泛应用,因为它具有几乎神奇的能力,可以从数百甚至数千维的数...