t-SNE基于概率分布来衡量数据点间相似度。高维空间中用高斯分布定义数据点的相似度概率。设高维数据点为xi和xj ,其相似度概率计算公式为pij = exp(−||xi − xj||^2 / 2σi^2) / ∑k≠i exp(−||xi − xk||^2 / 2σi^2),其中σi是带宽参数 。低维空间用t分布定义数据点的相似度概率...
这使得 t-SNE 在处理大型数据集时计算成本非常高。 对参数敏感:t-SNE 的结果对超参数(如 perplexity)的选择非常敏感,不同参数可能会导致完全不同的可视化结果。 难以保持全局结构:t-SNE 主要关注局部结构,通常无法很好地保留数据的全局结构(例如,数据点之间的全局距离)。 降维后不可逆:t-SNE 是一种非线性降维...
4.鲁棒性:t-SNE 对高维空间中的异常点较为鲁棒,能够在某种程度上减小它们对降维结果的影响。 缺点 1.计算复杂度高:t-SNE 算法的计算复杂度较高,特别是当处理大规模数据集时,可能需要较长的计算时间。 2.随机性:t-SNE 的结果受到初始点的随机选择的影响,不同的运行可能会产生不同的结果。 3.超参数敏感:t...
对于降维方法,我之前常用的就是PCA,今天再用一个新的尝试一下:t-SNE降维。 前置知识: 1. 凸函数: 函数上任意两点连成的线段,皆位于函数上侧的实数函数是凸函数。 凸函数示意图 2. KL散度: 2.1KL散度是大于等于0的,证明可使用Jensen不等式以及严格凸函数定义证明,证明简要公式如下: KL散度 Jensen不等式,g为可...
KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(RelativeEntropy)。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。公式为: KL公式 缺点 SNE降维之后,可能会存在拥挤的问题,导致即使可以从高维降低到低维,但是仍然无法分辨。
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维方法，主要用于高维数据的可视化。其核心思想是通过保持高维空间中数据点之间的局部相似性，将高维数据嵌入到低维空间（通常是2D或3D）中，以便进行可视化和模式识别。定义和基本概念 非线性降维：t-SNE是一种非线性降维技术，能够将高维数据映射到...
t-分布随机领域嵌入(t-SNE)如何使用R语言绘制,主要讲解了图片绘制过程,代码可操作性,代码可调范围,图片修改方式。代码放置在不懂绘图微信公众号中,需要自取。代码使用过程中出现问题可免费调试,代画和修改图片不免费,谢谢。运行相关问题讨论可加q群954990908。, 视
全名是t-distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE),翻译过来应该可以叫学生t分布的随机邻点嵌入法。 t-SNE将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由高斯联合概率表示,嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。t-SNE在一些降维方法中表现得比较好。因为t-SNE主要是关注数据的局部结构。
5 t-SNE降维对比分析 以MNIST数据集,降维并可视化为例,可以看到t-SNE 算法明显好于其他降维算法: 在人脸数据集olivertti 上表现: 在哥伦比亚大学 Columbia University Image Library (COIL-20) 数据集上的表现: 6 sklearn实现t-SNE importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn....
首先看下SNE算法,初始高维空间下两个样本点的条件概率如下 这个公式是用某个事件的概率除以所有事件的概率得出的,类似下图 降维到低维空间之后,两个样本点的条件概率如下 和高维空间相比,直接将低维空间高斯分布的方差指定为高维空间方差的1/√2。构建好两个概率分布之后,通过引入KL散度来衡量两个分布之间的差异。