t-SNE 的计算复杂度较高，对于大规模数据集，计算时间和内存消耗都非常大。因此，t-SNE 不适合直接应用于大数据集。在处理大数据集时，可以考虑以下几种方法：先使用其他降维方法（如 PCA）进行预处理，将数据维度降低到较小的范围，然后再应用 t-SNE选择一部分代表性数据点进行 t-SNE 降维，而不是对整个数据集...
t-SNE(t-DistributedStochastic Neighbor Embedding,T 分布随机近邻嵌入)是一种可以把高维数据降到二维或三维的降维技术。 提到降维,大家还记得我们前面提到的PCA(主成分分析)吗?PCA是非常常用的降维方法。 那么既然有了 PCA,为什么还要去提出 t-SNE 呢?这就需要提到 PCA 的一个局限性。在降维的目的中,除了节约内...
t-SNE图中的cluster(簇)大小没有任何意义 如果两个cluster有不同的标准差,大小也不同呢?(尺寸是指边界框测量值,而不是点数。)下面是平面上混合高斯的t-SNE图,其中一个的分散情况是另一个的 10 倍。 cluster 令人惊讶的是,这两个cluster在t-SNE图中看起来大致相同。t-SNE算法使其“距离”适应数据集中的区...
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...
结果解释:虽然t-SNE能够生成令人印象深刻的可视化结果,但请注意不要过度解读。由于t-SNE是一种随机算法,每次运行的结果可能略有不同。因此,建议多次运行算法并观察结果的稳定性。 总之,t-SNE是一种强大的非线性降维技术,特别适用于高维数据的可视化。通过理解其原理、掌握应用场景并遵循实践经验与建议,您将能够更好...
二、t-SNE 的基本思想与做法 在正式推导之前,我觉得有必要先把 t-SNE 的整个流程提一下,感觉这个讲述的逻辑更加合理。 2.1 基本思想 既然前面提到 t-SNE 要保留数据的局部特征,那么应该满足这样的要求:原先距离近的数据,降维之后距离应该也很近;原先距离远的数据,降维之后距离应该也很远。
易于解释:t-SNE的可视化结果通常易于解读,即使对非技术人员也是如此。这使得它成为了数据科学家和研究人员常用的工具。 4️⃣ t-SNE的挑战 计算成本高:由于t-SNE在处理大规模数据时的计算复杂度较高,因此它通常适用于较小的数据集或需要更多计算资源的环境。 无法保留全局结构:尽管t-SNE在保留局部结构上表现出...
💉肿瘤异质性是恶性肿瘤的一大特征,指肿瘤细胞在生长过程中发生分子生物学或基因改变。🔍通过t-SNE散点图,我们可以直观地看到这些改变如何影响肿瘤的生长速度、侵袭能力等。💊在临床治疗中,肿瘤异质性使得不同亚群对化疗药物的敏感程度不同。这可能导致肿瘤复发或转移。💡...
t-SNE是一种用于高维数据降维的可视化技术，旨在保留原始数据的局部结构，帮助我们更直观地理解复杂数据集。相较于传统的降维方法如PCA，t-SNE尤其擅长在低维空间中展示数据的层次结构和相似性。它通过计算数据点之间的概率距离，力求使低维空间中点的相互距离尽可能地反映高维空间中的局部关系。在肿瘤研究...