PCA 和 t-SNE 是两种最广泛使用的降维技术,但它们具有不同的优点和缺点。PCA 是一种线性技术,试图找到数据中最大方差的方向,并将数据投影到较低维的子空间上。t-SNE 是一种非线性技术,试图在高维空间中找到相似数据点的簇,并将它们映射到低维空间,同时保留数据的局部结构。 PCA 主成分分析(PCA)是一种线性降...
也就是说,如果额外添加一个数据,那么 t-SNE 是不能像 PCA 那样给出新数据在低维空间下的坐标的。 7.2 过于高维一般不直接使用 在t-SNE 算法中,我们会计算p_{ij},q_{ij},当数据维数过高时,这两个矩阵的计算量是很大的。所以一般来说,我们会先用 PCA 降维到 10 维左右,再使用 t-SNE 降维到 2 或 ...
PCA是最常用的线性降维方法之一。它的目标是找到一个低维度的表示,同时尽可能保留原始数据中的方差。PCA通过将数据投影到一个低维空间来降低数据的维度。这个投影是通过找到一个正交矩阵来实现的,该矩阵能够最大化投影数据的方差。PCA可以用于数据压缩、特征提取和可视化等任务。PCA的步骤如下: 标准化数据:将数据标准...
3496 4 6:02 App T-SNE算法原理及代码讲解,个人拙见 5241 1 15:19 App t-SNE 原始论文讲解(上) 1696 1 1:57 App TSNE可视化: 原始数据可视化 --数据预处理后可视化 --卷积层特征可视化 --模型预测结果可视化,python深度学习的故障诊断 1264 -- 12:18 App 7 scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) 4.3...
可以看出来,PCA降维可视化的界限比较明显,但是有很大一部分重合的区域。而t-SNE降维可视化后,虽然界限并不是很线性,但是重合区域并不算很多。 再来看看数据集2的对比结果,数据可分且特征有显著差异 显然不论是PCA还是t-SNE,降维可视化的结果都是分界线非常明显,几乎没有重合区域。
t-SNE和PCA介绍 t-SNE t-SNE : t-分布领域嵌入算法,读作“Tee-Snee”,它只在用于已标记数据时才真正有意义,可以明确显示出输入的聚类状况。 主要想法就是,将高维分布点的距离,用条件概率来表示相似性,同时低维分布的点也这样表示。 只要二者的条件概率非常接近(用相对熵来训练,所以需要label),那就说明高维...
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...
t-SNE 相对来说是一种新方法(和 PCA 比起来),它起源于2008年。它了解起来也比 PCA 更复杂些,所以请耐心点哦。 对于t-SNE 的表示,我们将如下所示: X 是原始数据;P 是一个矩阵,其中包含高(原始)维空间中 X 中的点之间的亲和度;Q 是在低维空间中数据点之间的亲和矩阵。如果我们有 n 个样本数据,那么...
t-SNE t-SNE是另一种降维的技术,特别适用于高维数据集的可视化。与PCA相反,它不是一种数学技术,而是一种概率技术。 t-SNE的工作原理如下: “t-SNE最小化了两个分布之间的差异:一个是度量输入对象成对相似性的分布,另一个是度量嵌入中相应低维点成对相似性的分布。” ...