**t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)**是一种非线性降维方法,主要用于高维数据的可视化。t-SNE通过保持高维数据中局部邻域的结构,将数据映射到二维或三维空间,揭示数据的潜在聚类和模式。 数学原理 t-SNE的核心思想是将高维空间中的数据点关系转化为低维空间中的概率分布,通过...
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)。 V2表示烟熏/药用味道。 使用PCA进行监督学习 PCA是独立完成的,这一点至关重要。因此,需要遵循以下方法: 在测试数据集...
UMAP是一种近年来广受欢迎的降维技术,它结合了PCA和t-SNE的优点,能够在保持局部和全局结构的同时提供较好的计算效率。 优点: 兼具全局结构和局部结构的保留,能够更好地反映数据的整体趋势。 计算效率较高,适合处理大规模数据。 与t-SNE相比,UMAP的结果更具可解释性。 缺点: 参数较多,调参较为复杂。 结果的稳定...
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 相关评估指标 NO.1 Calinski-Harabasz 指数: Calinski-Harabasz 指数是一种用于评估聚类质量的指标,它基于类内离散...
降维是PCA的最后一步,它通过选择最大的特征值和特征向量来实现数据的降维。降维后的数据可以通过以下公式计算: 其中, 是降维后的数据矩阵, 是原始数据矩阵, 3.2 t-SNE 3.2.1 数据标准化 数据标准化是t-SNE的第一步,它的目的是将数据的单位变成相同的,以便于后续的计算。数据标准化可以通过以下公式实现: ...
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 ...
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)。
今天我们来介绍两种常见的降维方法 PCA 和 t-SNE。 降维是将高维数据转换为低维表示的过程,同时保留尽可能多的相关信息。降维可以帮助你: 在二维或三维空间中可视化高维数据。 降低机器学习算法的计算成本和复杂性。 消除数据中的噪音和冗余。 增强数据的可解释性。
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)。
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。