1.保持局部结构:t-SNE 优秀于保持高维数据中的局部结构到低维空间,这意味着在原始空间中相互靠近的点在低维空间中也会靠近。 2.可视化效果佳:t-SNE 算法通常能够产生较好的可视化效果,尤其是对于高维数据,如图像、文本等。 3.对拥挤问题的处理:t-SNE 采用了 t 分布来计算低维空间中的相似度,这有助于缓解拥...
Laurens很好地利用上图中的“瑞士卷”数据集很好地说明了PCA和t-SNE方法（实线为t-SNE，虚线为PCA）。你可以看到，由于这个“瑞士卷”数据集（流形）的非线性并保持了大距离，PCA会错误地保留数据的结构。t—SNE算法原理 现在我们知道为什么有时候我们不用pca而用t-SNE，让我们来看看t-SNE是如何工作的，其背后有...
注意这里,t-SNE 有几种自己的特殊方式(稍后我们就会来介绍)来衡量事物之间的距离, 比如用一种特定的方式来测量高维空间中数据点间的距离, 用另一种方式来测量低维空间中数据点间的距离,以及用第三种方式来测量 P 和 Q 之间的距离。 这里参考提出 t-SNE 的原始论文,点 与另一点 之间的相似度由 给出,即如...
图1-“瑞士卷“数据集,保持与t-SNE(实线)的小距离vs最大化方差PCA Laurens很好地利用上图中的“瑞士卷”数据集很好地说明了PCA和t-SNE方法(实线为t-SNE,虚线为PCA)。你可以看到,由于这个“瑞士卷”数据集(流形)的非线性并保持了大距离,PCA会错误地保留数据的结构。 t-SNE算法原理: 现在我们知道为什么有时候...
首先，获取每粒种子的两侧胚和非胚部分的高光谱影像（图1a）；其次，选取感兴趣区域并计算其平均光谱（图1b）；然后对光谱进行标定（图1c）；采用PA算法对光谱数据进行预处理（图1d）；最后，利用t-SNE等模型进行种子品种分类（图1e）。▲图1 糯玉米种子品种分类图像处理及数据分析流程图。为了减少数据冗余，研究...
SNE算法利用的是条件概率,我们也可以利用联合概率,衡量两个空间 与 的联合概率分布的 KL-divergence,假设高维空间 的联合概率分布为Pi,低维空间 的联合概率分布为Qi,可以定义两者的 KL-divergence 为 C=KL(P||Q)=∑i∑jpijlogpijqij 同样的pi|i=0,qi|i=0,因为pij=pji,qij=qji,所以把这种形式的SNE称...
t-SNE 算法对每个数据点近邻的分布进行建模,其中近邻是指相互靠近数据点的集合。在原始高维空间中,我们将高维空间建模为高斯分布,而在二维输出空间中,我们可以将其建模为 t 分布。该过程的目标是找到将高维空间映射到二维空间的变换,并且最小化所有点在这两个分布之间的差距。与高斯分布相比 t 分布有较长的尾部,...
t-SNE算法原理 t-SNE通过计算高维空间和低维空间中数据点之间的相似性度量，并优化这些相似度指标来实现降维。其工作流程可以概括为以下三个步骤：步骤1: 计算高维空间中点之间的相似性。通过在每个点周围构建高斯分布，测量高斯分布下所有点的密度，从而计算出高维空间中数据点之间的相似性。步骤2: 类似...
从高层面来讲,这就是算法的工作方式(注意和 PCA 不一样,这是一个迭代式的算法)。 图3:t-SNE 工作流程 让我们一步步地研究一下这个流程。 这个算法有两个输入,一个是数据本身,另一个被称为困惑度(Perp)。 简单来说,困惑度(perplexity)是指在优化过程中数据的局部(封闭点)和全局结构的焦点的平衡程度——本...