t-SNE 是一种强大的数据可视化工具,能够有效地将高维数据降维到低维空间,并保留数据的局部结构。尽管在计算效率和参数敏感性方面存在一些挑战,但通过适当的优化和结合其他方法,t-SNE 在数据分析和可视化领域的应用前景依然广阔。未来,随着计算技术的发展和算法的不断改进,t-SNE 有望在更大规模的数据集上发挥更大的...
pca = TRUE/FALSE,表示在进行t-SNE前是否进行主成分分析PCA。 max_iter = 1000,表示迭代次数,默认为1000。 theta = 0.5,是速度/精度权衡,范围在0~1之间,数值越小越精确,默认0.5。该参数影响最终结果,可根据可视化结果进行调整。 perplexity = 20,困惑度:正整数,且需满足 3*perplexity < nrow(data) - 1 ,...
使用angle参数对近似进行控制,因此当参数method="exact"时,TSNE()使用传统方法,此时angle参数不能使用。 Barnes-Hut可以处理更多的数据。 Barnes-Hut可用于嵌入数十万个数据点。 为了可视化的目的(这是t-SNE的主要用处),强烈建议使用Barnes-Hut方法。method="exact"时,传统的t-SNE方法尽管可以达到该算法的理...
虽然已经表明t-SNE优于其他数据可视化技术,但t-SNE有三个潜在的弱点:(1)不清楚t-SNE在一般降维任务中的表现;(2) t-SNE的相对局部性使得它对数据内在维度的限制很敏感;(3) t-SNE不能保证收敛到其成本函数的全局最优值。 6.结论 这种方法能够在保留数据的局部结构的同时,揭示一些重要的全局结构(如多尺度下的...
因此,建议在实际应用中尝试不同的参数组合,以找到最适合您数据的参数设置。 数据的预处理:在应用t-SNE之前,建议对数据进行适当的预处理。例如,可以通过标准化或归一化来消除数据的量纲差异;通过去除异常值或噪声来提高数据的质量。 结果解释:虽然t-SNE能够生成令人印象深刻的可视化结果,但请注意不要过度解读。由于t...
在SNE 和 t-SNE 中,困惑度是我们设置的参数(通常为 5 到 50 间)。我们可以为矩阵 P 的每行设置一个σ_i,而该行的困惑度就等于我们设置的这个参数。直观来说,如果概率分布的熵较大,那么其分布的形状就相对平坦,该分布中每个元素的概率就更相近一些。 困惑度随着熵增而变大,因此如果我们希望有更高的困惑度,...
①先放matlab可视化t-sne的代码 % 加载特征数据 data = load('10_157_ckpt.pth.mat'); features = data.features; labels = data.labels; % 执行 t-SNE 降维 % 这里的参数可以根据你的需求进行调整 X_reduced = tsne(features, 'Algorithm', 'exact', 'NumDimensions', 2, 'Perplexity', 30); % 绘...
因为t-SNE 是基于随机近邻嵌入而实现的,所以首先我们需要理解随机近邻嵌入算法。 随机近邻嵌入(SNE) 假设我们有数据集 X,它共有 N 个数据点。每一个数据点 x_i 的维度为 D,我们希望降低为 d 维。在一般用于可视化的条件下,d 的取值为 2,即在平面上表示出所有数据。
在上述代码中,我们创建了一个 t-SNE 模型对象,并将数据传递给fit_transform方法来进行降维。参数n_components指定了我们希望降维到的维度,这里我们选择了二维空间。 最后,我们可以使用 matplotlib 和 seaborn 库来可视化降维后的数据: importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 创建一个图形窗口plt.figure(figsize...
t-SNE算法由于没有显示的预估部分,不能用于集合数据的直接降维,所以主要用于可视化,将数据降维到2维或者3维空间进行可视化。而且由于算法是随机的,需要多次试验选择合适的超参数,同时算法的复杂度较高,计算时间更久。 ·end· 一个只分享干货的 生信公众号...