简介:Barnes-Hut t-SNE是一种针对大规模数据集的高效降维算法,它是t-SNE的变体,用于高维数据可视化。t-SNE通过保持概率分布相似性将数据从高维降至2D或3D。Barnes-Hut算法采用天体物理中的方法,将时间复杂度从O(N²)降低到O(NlogN),通过构建空间索引树和近似远距离交互来加速计算。在scikit-learn中可用,代码示...
True_labels = Trure_labels.reshape((-1, 1)) S_data = np.hstack((S_lowDWeights, True_labels)) # 将降维后的特征与相应的标签拼接在一起 S_data = pd.DataFrame({'x': S_data[:, 0], 'y': S_data[:, 1], 'label': S_data[:, 2]}) print(S_data) print(S_data.shape) # [...
t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。这是最好的降维技术之一，特别是对于数据的可视化。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数据，并且与原始数据具有非常好的相对相似性。
而一般t-SNE最多就是用于2维或者3维上可视化。我们知道一般的降维不仅仅是降维到2或者3个特征，而可能...
https://www.youtube.com/watch?v=o_cAOa5fMhE 更多:http://v.dltheapk.com/item/10057 描述:在这段视频中,您将学习关于数据降维的三种常用方法:PCA, t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜空间时,这些方法特别有用。如果您想了解更多有关这些技术的信息,以下是一些关键论文链接:- UMAP:Uniform ...
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数据，并且原始数据的相对相似性非常好。与PCA一样，t-SNE不是线性降维技术，它遵循非线性，这是它可以捕获高维数据的复杂流形结构...
“社会科学中的数据可视化”第399篇推送 大数据时代,数据量不仅急剧膨胀,数据也变得越来越复杂,数据的维度也随之增加。t-SNE是一种流行的数据降维方法。Laurens van der Maaten开发了基于Barnes-Hut算法的t-SNE实现,下文举例将四维数据降到二维: 结果输出如下:...
t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性,则数据是可...
其次,t-SNE本质是一种嵌入模型,能够将高维空间中的数据映射到低维空间中,并保留数据集的局部特性。t-SNE 可以算是目前效果很好的数据降维和可视化方法之一。 缺点主要是占用内存较多、运行时间长。 t-SNE变换后,如果在低维空间中具有可分性,则数据是可分的;如果在低维空间中不可分,则可能是因为数据集本身不可分...