首先,t-SNE是在自监督学习论文中看到的,主要用于展示算法学习到的特征效果。记得第一次看到它的可视化结果时,真的是被惊艳到了!(虽然可能见得少😂)以前我一直以为这个算法需要搞清楚一堆复杂的数学原理,还要写一堆代码。结果最近闲下来,想着再回头看看,结果发现直接问Copilot三次就搞定了!效果还不错哦!(图1)...
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出,大数据时代,巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理,我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西,从而进行下一步的研究。 了解了t-SNE的前世今生,读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧!
t-SNE将8*8即64维的数据降维成2维,并在平面图中显示,这里只选取了0-5,6个手写数字。 #coding='utf-8'"""t-SNE对手写数字进行可视化"""fromtimeimporttimeimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.manifoldimportTSNEdefget_data(): digits= datasets.load_digits(...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)可视化数据的主要方法是:利用高维数据通过降维技术将其映射到低维空间,图形化展示、保持局部结构、突出数据点之间的相似性。在这些方法中,图形化展示是关键,因为它使得复杂的数据结构变得直观。具体来说,通过将数据点映射到二维或三维空间,用户可以直观地观察到数据的聚...
t\text{-}SNE 在对称 SNE 的改进是,首先通过在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布,然后在低维空间中,使用更加偏重长尾分布的方式来将距离转换为概率分布,使得高维度空间中的中低等距离在映射后能够有一个较大的距离。 从图中可以看到,在没有异常点时, t 分布与高斯分布的拟合结果基本一致。而在...
这样我们可以可视化低维(2-3维度)数据。 通常将这类方法称为:dimension reduction(维度降低)、embedding(嵌入)或multidimensional scaling(多维度缩放)。 02 主成成分分析 PCA 下图是对于MNIST 5000张图片的特征做了PCA。 左边红色的部分是数字0,而右边橙色的部分是1,可以看到之间有很大间隔。
看一个对手写数字图片进行二维可视化的例子,效果如下: 代码如下: 代码语言:txt 复制 """ t-SNE对手写数字进行可视化 """ from time import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.manifold import TSNE ...
t-SNE 同样能生成漂亮的可视化。 当构建一个预测模型时,第一步一般都需要理解数据。虽然搜索原始数据并计算一些基本的统计学数字特征有助于理解它,但没有什么是可以和图表可视化展示更为直观的。然而将高维数据拟合到一张简单的图表(降维)通常是非常困难的,这就正是 t-SNE 发挥作用的地方。 在本文中,我们将探讨...
t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术,它是基于SNE可视化的改进,解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点,是目前最好的降维可视化手段。 关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。 代码见下面例一 TSNE的参数 函数参数表: 返回对象的属性表: ...