但是随着数据集的增长,标准的t-SNE算法在计算有些困难,所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法,它提供了一个有效的近似,允许在不增加计算时间的情况下扩展到更大的数据集。 Barnes-Hut t-SNE 是一种高效的降维算法,适用于处理大规模数据集,是 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 的一个变...
Barnes-Hut t-SNE 是一种高效的降维算法,适用于处理大规模数据集,是 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 的一个变体。这种算法主要被用来可视化高维数据,并帮助揭示数据中的内部结构。 基础概念 t-SNE 的基础是 SNE(Stochastic Neighbor Embedding),一种概率性降维技术,通过保持高维和低维空间中的...
但是随着数据集的增长,标准的t-SNE算法在计算有些困难,所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法,它提供了一个有效的近似,允许在不增加计算时间的情况下扩展到更大的数据集。 Barnes-Hut t-SNE 是一种高效的降维算法,适用于处理大规模数据集,是 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 的一个变...
但是随着数据集的增长,标准的t-SNE算法在计算有些困难,所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法,它提供了一个有效的近似,允许在不增加计算时间的情况下扩展到更大的数据集。 Barnes-Hut t-SNE 是一种高效的降维算法,适用于处理大规模数据集,是 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 的一个变...
Barnes-Hut-SNE Barnes-Hut-SNELaurens van der MaatenPattern Recognition and Bioinformatics Group, Delft University of TechnologyMekelweg 4, 2628 CD Delft, The Netherlandslvdmaaten@gmail.comAbstractThe paper presents an O(N logN)-implementation of t-SNE — an embeddingtechnique that is commonly used...
arXiv e-printsL. van der Maaten, "Barnes-Hut-SNE," International Conference on Learning Representations, 2013.Laurens Van Der Maaten. 2013. Barnes-hut-sne. arXiv preprint arXiv:1301.3342.Van Der Maaten, L. 2013. Barnes-Hut-SNE. In Proceedings of ICLR....
Barnes-Hut optimization highlighted as points converge to their t-SNE positions Ten years ago, while writing aphysics engine(opens in new tab), I learned about theBarnes-Hut algorithm(opens in new tab)for the gravitationaln-body problem(opens in new tab). Normally, computing the Newtonian grav...
但是随着数据集的增长，标准的t-SNE算法在计算有些困难，所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法，...
Our experiments show that the new algorithm, called Barnes-Hut-SNE, leads to substantial computational advantages over standard t-SNE, and that it makes it possible to learn embeddings of data sets with millions of objects.Laurens van der Maaten...
This software package contains a Barnes-Hut implementation of the t-SNE algorithm. The implementation is described in this paper. Installation On Linux or OS X, compile the source using the following command: g++ sptree.cpp tsne.cpp tsne_main.cpp -o bh_tsne -O2 The executable will be cal...