而今天我们要重点介绍的是 t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)。 t-SNE 由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 在 2008 年提出,特别适合将高维数据降维并可视化。与 PCA 等线性降维方法不同,t-SNE 是一种非线性降维算法。 它的核心思想是:在高维空间和低维空间中,都使用条件概率来表...
尽管t-SNE算法的初衷是降维而非聚类,不过由于t-SNE降维后的数据常常会用做机器学习的输入数据,在数据降维的同时查看降维后数据的分布情况,对于模式识别/分类任务的中间状态确定还是十分有益的,再直白些说,这些图片放在论文里丰富一下内容也是极好的。 在这种应用场景下,数据降维的最主要目的其实还是解决数据特征过于庞...
数据预处理:建议在使用t-SNE前对数据进行标准化或归一化处理,提升降维效果。 高维数据降噪:可先使用PCA等方法进行预降维,减少数据噪声,加快t-SNE的计算速度。 重复实验:t-SNE的结果可能会有随机性,多次运行以确保结果的稳定性。 理解局限:t-SNE主要保留局部结构,可能无法很好地展示全局关系,需结合其他方法综合分析。
method="exact"时,传统的t-SNE方法尽管可以达到该算法的理论极限,效果更好,但受制于计算约束,只能对小数据集的可视化。 对于MNIST来说,t-SNE可视化后可以自然的将字符按标签分开,见本文最后的例程;而PCA降维可视化后的手写字符,不同类别之间会重叠在一起,这也证明了t-SNE的非线性特性的强大之处。值得注...
数据降维与聚类方法——2.主成分分析结果可视化 本节我们继续介绍另一种降维方法:t-SNE方法及其R语言实现。t-SNE全称为 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,中文意思是t分布-随机近邻嵌入,是目前最好的降维手段之一。 1 概述 t-SNE将数据点之间的相似度转化为条件概率,原始空间中数据点的相似度由正态分布...
https://www.youtube.com/watch?v=o_cAOa5fMhE 更多:http://v.dltheapk.com/item/10057 描述:在这段视频中,您将学习关于数据降维的三种常用方法:PCA, t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜空间时,这些方法特别有用。如果您想了解更多有关这些技术的信息,以下是一些关键论文链接:- UMAP:Uniform ...
主成分分析(PCA): 最流行的降维方法 核PCA:PCA的一种变体,允许非线性 t-SNE t分布随机邻域嵌入: 非线性降维技术 这些方法之间的关键区别在于PCA输出旋转矩阵,可以应用于任何其他矩阵以转换数据。 加载数据集 我们可以通过以下方式加载数据集: df <- read.csv(textConnection(f), header=T) ...
在二维平面上,用 PCA 降维后的数据点边界不明显,不同类别的数据点可能重叠在一起。而 t-SNE 则能有效避免这一问题,使得不同类别的数据点在低维空间中清晰可辨。 🔍 t-SNE 的另一个优势是它更加注重保留原始数据的局部特征。这意味着在高维空间中距离相近的点,在低维空间中仍然保持相近。这使得 t-SNE 在...
在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
t-SNE,一种非线性降维技术,能够将高维数据点有效地降至低维空间中,同时保留数据点之间的局部关系。这种特性使得t-SNE成为高维数据可视化的首选工具,能够揭示出数据中的复杂模式和结构。在数据科学领域,百度智能云文心快码(Comate,链接:https://comate.baidu.com/zh)作为一款高效的文本创作工具,能够极大地提升数据分析...