PCA 是一种线性降维技术,通过找到数据中方差最大的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA 被广泛用于特征提取和数据压缩。 t-分布邻域嵌入(t-SNE): t-SNE 是一种非线性降维技术,它能够在保持样本之间的局部结构的同时,将高维数据映射到低维空间。t-SNE 在数据可视化中应用广泛。 1.2 相关评估...
t-SNE采用一种名为KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的优化方法来衡量这两个概率分布之间的差异,并通过梯度下降等算法来最小化这个差异。通过这种方式,t-SNE可以使得低维空间中的数据点分布尽量保持高维空间中的相似关系。 值得注意的是,t-SNE中的“t-分布”是一种特殊的概率分布函数,它在低维空间中有利于保留...
t-SNE是一种非线性降维方法,它可以有效地保留高维空间中的局部结构。t-SNE的基本思想是将高维空间中的数据点映射到低维空间中,使得相似的数据点在映射后的空间中仍然保持相似性。t-SNE的核心是定义了一个概率分布来描述数据点在低维空间中的位置,然后通过最小化原始空间和降维空间中数据点之间的KL散度来实现降维...
在MATLAB中,有多种降维方法可以选择,本文将介绍其中的几种常见方法,包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和t-分布随机邻近嵌入(t-SNE)。 2. 主成分分析(PCA) 主成分分析是一种无监督学习方法,用于将高维数据转换为低维数据。它通过计算数据的协方差矩阵,并找到一组正交基来表示数据,使得基上的投影方差最大...
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...
主成分分析（PCA）是一种线性降维技术，通过找到数据中方差最大的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA 被广泛用于特征提取和数据压缩。t-分布邻域嵌入（t-SNE）是一种非线性降维技术，它能够在保持样本之间的局部结构的同时，将高维数据映射到低维空间。t-SNE 在数据可视化中应用...
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。
t-SNE的几个重要参数 在应用t-SNE时，几个关键参数需要设置以优化降维效果：1. **放大系数（Exaggeration）**：用于调整高维空间中的相似度概率，帮助更好地分离数据点，形成清晰的类簇。默认值为4，但需根据数据集调整。2. **困惑度（Perplexity）**：衡量高维空间中数据点邻居数量的参数，影响局部...
首先,主成分分析(PCA)是一种常用的降维算法,在MATLAB中可以通过 `pca` 函数来实现。PCA通过线性变换将原始数据投影到新的坐标轴上,使得数据在新坐标系下的方差最大化,从而实现降维。该函数还可以返回投影后的数据、主成分的方差贡献率等信息,非常方便实用。 另外,t-分布邻域嵌入(t-SNE)是一种非线性降维算法,可...
可视化利器 —— t-SNE(matlab toolbox 的使用与解释) t-SNE – Laurens van der Maaten(感谢学术男神们的无私开源) User_guide.pdf(用户指南) 1. tsne 函数 mappedX= tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity) tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选;...