团队注意到,在使用scDEED优化后,t-SNE和UMAP的表示比之前更相似。 scDEED对数据可视化进行质量评估,以避免团队所称的t-SNE和UMAP等降维技术产生的“可疑嵌入”。该软件为每个数据点计算一个“可靠性得分”,从而评估数据可视化中表示的邻近点的可信度。该工具评估了PCA生成的“预嵌入空间”,这是在使用t-SNE或UMAP...
这个图比较壮观,数据完全融合在一起,可见是真不可分,不论是PCA还是t-SNE。 还是总结一下吧: 1. 不论是PCA还是t-SNE,标签列是不能参与降维计算的; 2. 为了可视化0-1标签,降维后的数据index的识别很重要; 3. 肉眼可见t-SNE降维后的结果有点非线性,尤其数据的边界,而PCA降维后的数据边界还是很线性整齐的。
T-SNE的主要作用是可视化数据。T-SNE是超参数敏感的降维算法，因此需要交互调整参数以达到较好的效果。对...
也就是说t-SNE可用于高维数据（主要用于可视化），然后这些维度的输出成为其他分类模型的输入。然而，t-...
3. t-SNE可视化中一簇集群的聚集程度【可能也是没有意义的】,注意是可能!还是那么说,t-SNE的聚集程度都是可以通过不同的调参调出来的 4. t-SNE可视化的聚集与分离不能给出模型分类好坏的结论;但是可以作为要处理的数据集是否可被良好分类的引导和启发后面研究的先验 ...
还是那么说,t-SNE的聚集程度都是可以通过不同的调参调出来的 4. t-SNE可视化的聚集与分离不能给出模型分类好坏的结论;但是可以作为要处理的数据集是否可被良好分类的引导和启发后面研究的先验 5. 再次重申,t-SNE可视化发现类间不混叠才是他的主要用途,而不同集群的距离和同一集群的聚集程度都没有意义...
Irizarry说,t-SNE和UMAP确实是“非常强大且有用的工具”,科学家应继续使用它们进行数据聚类。这些输出可以暗示研究人员高维数据中的离散聚类。但是,科学家不应完全依赖它们,他强调,必须停止在基因组学中广泛且误导性的使用这些工具。 加州大学洛杉矶分校(UCLA)的研究人员Jingyi Jessica Li对误用t-SNE和UMAP数据可视化的...
【转载】t-SNE是什么？——使⽤指南 原⽂地址：转者前⾔：该⽂相当于⼀个 t-SNE 使⽤指南，写的很好很有知识量。经常在CCF指定的国际A会A刊的论⽂上看到有论⽂通过⽐较两个神经⽹络最好的t-sne图来⽐较这两个算法的好坏，由于⾃⼰硕⼠研究⽣期间已经过机器学习数据可视化领域...
Gitee.com(码云) 是 OSCHINA.NET 推出的代码托管平台,支持 Git 和 SVN,提供免费的私有仓库托管。目前已有超过 1200万的开发者选择 Gitee。
一、t-SNE的核心思想 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种用于高维数据可视化和降维的强大技术。这个算法是由Maaten和Hinton在2008年首次提出的[1]。 在提出t-SNE之前,已经有一些降维和可视化技术,如PCA(主成分分析)和LLE(局部线性嵌入)。然而,这些方法在处理高维非线性数据时存在局限性。为了...