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...
t-SNE 可视化 下面,我们将要展示 t-SNE 可视化高维数据的结果,第一个数据集是基于物理特征分类的 10 种不同叶片。这种情况下,t-SNE 需要使用 14 个数值变量作为输入,其中就包括叶片的生长率和长宽比等。下图展示了 2 维可视化输出,植物的种类(标签)使用不同的颜色表达。 物种Acer palmatum 的数据点在右上角形...
使用t-SNE进行降维可视化的一般步骤如下: 准备数据:准备要进行降维可视化的数据集。 特征提取和归一化:将数据集进行特征提取和归一化,保证特征向量的长度一致。 计算相似度矩阵:使用某种相似度或距离度量(如欧氏距离、余弦相似度等)计算样本之间的相似度或距离,并将计算结果保存在相似度矩阵中。 降维:使用t-SNE算法对...
在本教程中,我们简要地学习了如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据》。 点击标题查阅往期内容 Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化...
t-SNE的可视化过程通常包括以下几个步骤: 1.计算相似性矩阵 在t-SNE中,相似性矩阵用于衡量数据点之间的相似性。相似性矩阵可以使用不同的相似性度量函数来计算。最常用的相似性度量函数是高斯核函数,它将每个数据点表示为一个高斯分布,并计算它们之间的相似性。相似度越高的数据点在相似性矩阵中的值越大。
check_duplicates = FALSE,检查是否存在重复项。最好确保在进行t-SNE之前数据不存在重复项,并将此选项设置为FALSE。 ③ 输出结果是一个列表,其中元素Y就是降维结果。可以看到原来10个基因的表达数据(10维数据),已经降为二维数据。 5. 降维结果可视化
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: ...
对于MNIST来说,t-SNE可视化后可以自然的将字符按标签分开,见本文最后的例程;而PCA降维可视化后的手写字符,不同类别之间会重叠在一起,这也证明了t-SNE的非线性特性的强大之处。值得注意的是:未能在2D中用t-SNE显现良好分离的均匀标记的组不一定意味着数据不能被监督模型正确分类,还可能是因为2维不足以准...
现在回到t-SNE,我们使用t-SNE是为了将高维数据用低维数据来表达,以便能够可视化。那么这里就涉及到2种分布,一个是高维数据的分布p,一个是低维数据的分布q,想让低维数据能够最好的表达高维的情况,就可以将K-L散度公式做为损失函数,通过最小化散度来学习出q分布下的各样本点。
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...