在MNIST 数据集上,该数据集的每张数字图片大小为 28\times28 也就是说特征维度为 728 ,通过使用 sklearn 算法库中的 t\text{-}SNE 和PCA 算法进行降维可视化测试,测试结果如下图所示: from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris,load_digits from sklearn.decomposition import...
t-SNE / UMAP:非线性降维,在高维空间中离得近的两个点,映射投影到低维之后仍然要离得近 t-SNE:只能把所有图像语义特征一次性输入来做降维,如果有了一张新的图像,需要把新的图像和旧的图像重新算一次降维 UMAP:加一张新图像,可以直接加到原来的图里,适合蛋白质、基因组等生物信息的降维可视化 t-SNE 相关资...
Jake Hoare 的博客并没有详细解释 t-SNE 的具体原理和推导过程,因此下面我们将基于 Geoffrey Hinton 在 2008 年提出的论文和 liam schoneveld 的推导与实现详细介绍 t-SNE 算法。如果读者对这一章节不感兴趣,也可以直接阅读下一章节 Jake Hoare 在实践中使用 t-SNE 进行数据可视化。 liam schoneveld 推导与实现地...
Jake Hoare 的博客并没有详细解释 t-SNE 的具体原理和推导过程,因此下面我们将基于 Geoffrey Hinton 在 2008 年提出的论文和 liam schoneveld 的推导与实现详细介绍 t-SNE 算法。如果读者对这一章节不感兴趣,也可以直接阅读下一章节 Jake Hoare 在实践中使用 t-SNE 进行数据可视化。 liam schoneveld 推导与实现地...
如何使用t-SNE? 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
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。
t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。 它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。 t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。 相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。 如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d...
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用，但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下...
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。
高维数据集的可视化 经典案例-MNIST手写数字降维可视化 MNIST 原始数据大小: 60000 * 784,每个数据 784 维 2D-t-SNE后为: 60000 x 2 3D-t-SNE后为: 60000 x 3 可见,把 784 维数据(图像大小 28x28,拉直后为784,对 MNIST 不了解请百度)降成 2 维或 3 维是很大程度上的压缩。降维后的结果如图所示。