原始论文中说SNE的性能对preplexity的变化相当稳健,典型值在5~50之间,But the story more nuanced than that. 充分利用t-SNE意味着分析有不同preplexity的多个图。此外,t-SNE算法并不总是在连续运行时产生相似的输出,并且还有与优化相关的其他超参数。 1 Those hyperparameters really matter 从t-SNE的hello world...
然而,即使在最好的情况下,也存在一种微妙的失真:在t-SNE图中线条略微向外弯曲。原因在于,像往常一样,t-SNE倾向于扩展更密集的数据区域。由于群集的中间周围的空白空间少于末端,因此算法会放大它们。 6.对于拓扑,您可能需要多个绘图 有时您可以从t-SNE图中读取拓扑信息,但这通常需要多个困惑的视图。最简单的拓扑...
首先,当细胞数量大于1000时t-SNE的分析时间较慢,细胞数量大于10000时,从计算性能上讲并不可行。已有人开发了一种新的t-SNE算法—Fit-SNE来解决这个问题。使用Fit-SNE,作者可以在29分钟内处理有一百万个点的数据量。其次,当细胞数量远大于100000时,使用t-SNE默认的优化参数会得到较差的收敛方案并且嵌入式的连续簇...
近日,Southern Methodist University陶鹏课题组在美国化学会Journal of Chemical Theory and Computation杂志上发表论文。他们将t-Distribution stochastic neighboring embedding (t-SNE)降维方法应用在分子动力学模拟上,并和其他常用的降维方法进行比较的研究。研究结果表明:t-SNE在本研究的系统上对于保留结构相对信息、保留分...
Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解,他还为其中每种相关算法编写了代码(也发布在了 GitHub 上)。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb ...
原论文说,“SNE的性能对perplexity的变化相当稳健,典型值在 5 到 50 之间。” 充分利用t-SNE可能意味着需要分析具有不同perplexity的多个图。 例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且还有与优化过程相关的超参数。 1. 超参数 超参数的重要性 ...
t-SNE的作者说,他们“已经将这项技术应用于数据集,最多有3000万个例子”(尽管他没有指定数据和运行时的维度)。如果你有一个更大的数据集,你可以扩大你的硬件,调整参数(例如,sklearn的t-SNE中的angle参数),或尝试替代(如LargeVis,其作者声称“与tSNE比较,LargeVis显着降低了图形构建步骤的计算成本“。我还没有...
t-SNE构造高维样本的概率分布,使得相似样本的被拣选可能性很高,而相异点的被拣选可能性极小。然后,t-SNE为低维度嵌入中的点定义相似的分布。最后,t-SNE将Kullback–Leibler Divergence(KL散度)高维空间和低维空间两个分布之间的距离,并最小化这个距离。
t-SNE的第二个特征是可调参数,“困惑”,它(松散地)说明如何在数据的本地和全局方面之间平衡注意力。在某种意义上,该参数是关于每个点具有的近邻的数量的猜测。困惑值对得到的图像具有复杂的影响。原始论文说:“SNE的表现对于困惑的变化是相当强大的,典型的值在5到50之间。”但这个故事比那更加微妙。从t-SNE中获...
python 化 主题建模可视化 LDA 和和T-SNE 交互式可视化数据分析报告 告 原文链接:http://tecdat.cn/?p=6917 我尝试使用 Latent Dirichlet 分配 LDA 来提取一些主题。 本教程以端到端的自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,贯穿准备,建模,可视化论文。 我们将涉及以下几点 使用 LDA 进行主题建模 使用 pyLDAvis...