functiontsneVal=kTSNE(Fea,options,species,figflag)%% 执行数据的t-sne降维,需要MATLAB2017a及以上版本%% 可以实现2维、3维以及更高维度的降维,只有二维和三维可以画图% 输入:% Fea:待降维数据,R*Q的矩阵,R为批次数,Q为特征维度,例如特征维度为8的共100组数,tempFea的维度应为100*8。输入该变量时一定要注...
在Matlab中实现t-SNE算法,我们可以使用官方提供的t-SNE函数库。首先,我们需要将数据点表示为一个矩阵,其中每一行代表一个数据点,每一列代表一个特征。然后,我们可以使用t-SNE函数将数据点映射到低维空间中。 在使用t-SNE函数时,我们需要指定一些参数,如降维后的维度、困惑度等。降维后的维度决定了映射后的数据点...
我们可以看到,上方区域的异常数据簇和左下方的正常数据簇,大多被一类SVM和隔离森林正确识别,而没有被马氏距离分开 (至少在t-SNE转换 12 个特征的二维空间中)。 应用聚类检测异常,还可以应用聚类来识别数据中的组,并将这些组中的哪些组与正常样本和异常样本相关联。 这在视觉上更容易完成,所以让我们使用 t-SNE ...
t-SNE 是一种用于高维数据可视化和降维的强力技术，尤其在处理高维非线性数据时表现出色，有效保留数据的局部结构。本文分段详细解释了t-SNE的核心思想、工作原理、选择关键参数、通过案例分析不同参数设置对聚类效果的影响，以及MATLAB中的实现方法。t-SNE的核心思想与原理 t-SNE算法基于概率分布方法，旨在...
数据降维 | MATLAB实现T-SNE降维特征可视化 降维效果 基本描述 程序设计 参考资料 降维效果 基本描述 T-SNE降维特征可视化,MATLAB程序。 T-分布随机邻域嵌入,主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化,以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据挖掘和机器学习等领域。
数据降维 | MATLAB实现T-SNE降维特征可视化 @TOC 降维效果 基本描述 T-SNE降维特征可视化,MATLAB程序。 T-分布随机邻域嵌入,主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化,以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据挖掘和机器学习等领域。