在自然语言处理领域,t-SNE常用于可视化词向量,通过将高维词嵌入降至二维,展示词语之间的语义关系和聚类结构。此外,在图像识别中,t-SNE可用于展示高维图像特征的分布,帮助理解模型的特征提取效果。
相对于 PCA,t-SNE 是一种相对较新的方法,起源于 2008 年的论文《Visualizing Data using t-SNE》:http://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf 它也比 PCA 更难理解,所以让我们一起坚持一下。 我们对 t-SNE 的符号定义为:X 是原来的数据;P 是一个矩阵,显示了高维(原来的)...
如果目的是进行初步的可视化,t-SNE和UMAP通常是更合适的选择,因为它们能够揭示复杂的细胞亚群结构。对于探索基因表达的主要变异成分,PCA是一个非常好的起点,尤其是在数据预处理阶段,常与其他降维方法结合使用。 总结: 单细胞数据的标准化与降维分析是高效解读生物学现象的核心步骤。通过合理的标准化方法,我们能够消除...
plot_reduced_data(iris_data_pca, iris_labels, 'PCA on Iris Dataset') plot_reduced_data(iris_data_tsne, iris_labels, 't-SNE on Iris Dataset') 下图显示了 iris 数据集上 PCA 和 t-SNE 降维的结果。你可以看到,这两种技术都能够区分三类鸢尾花,但 t-SNE 似乎比 PCA 产生更紧凑、更清晰的聚类。
在大数据与人工智能时代,数据维度的爆炸式增长给存储、传输和处理带来了巨大挑战。数据降维技术如主成分分析(PCA)和 t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)成为...
使用t-SNE可视化数据 在这里,我们将威士忌数据集的维度降低到两个维度: 与PCA相比,簇的分离更加清晰,特别是对于簇1和簇2。 对于t-SNE,我们必须进行解释: V1表示味道复杂性。这里的异常值是右侧的烟熏艾莱威士忌(例如Lagavulin)和左侧复杂的高地威士忌(例如麦卡伦)。
t-SNE已成为一种非常流行的数据可视化方法。 使用t-SNE可视化数据 在这里,我们将威士忌数据集的维度降低到两个维度: 与PCA相比,簇的分离更加清晰,特别是对于簇1和簇2。 对于t-SNE,我们必须进行解释: V1表示味道复杂性。这里的异常值是右侧的烟熏艾莱威士忌(例如Lagavulin)和左侧复杂的高地威士忌(例如麦卡伦)。
为了可视化词嵌入,我们将使用常见的降维技术,如PCA和t-SNE。为了将单词映射到嵌入空间中的向量表示,我们使用预训练词嵌入GloVe 。 加载预训练好的词嵌入模型 在可视化词嵌入之前,通常我们需要先训练模型。然而,词嵌入训练在计算上是非常昂贵的。因此,通常使用预训练好的词嵌入模型。它包含嵌入空间中的单词及其相关的...
使用t-SNE可视化数据 在这里,我们将威士忌数据集的维度降低到两个维度: 与PCA相比,簇的分离更加清晰,特别是对于簇1和簇2。 对于t-SNE,我们必须进行解释: V1表示味道复杂性。这里的异常值是右侧的烟熏艾莱威士忌(例如Lagavulin)和左侧复杂的高地威士忌(例如麦卡伦)。
简介:本文介绍了机器学习中的四种常用降维方法:主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、潜在语义分析(LSA)和t-分布邻域嵌入算法(t-SNE),并简要说明了它们的应用场景和步骤。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为智能写作工具,助力高效撰写技术文档。