「这是什么意思!」不要担心,我前面说了,t-SNE 有自己测量距离的独特方式,所以让我们看看用于测量距离(亲和度)的公式,然后从中取出我们理解 t-SNE 的行为所需的见解。 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。
机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二) 上一篇文章,我们介绍了SNE降维算法,SNE算法可以很好地保持数据的局部结构,该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性,通过最小化条件概率pj|i与pi|j之间的 KL-divergence,将数据从高维空间映射到低维空间。 Symmetric SNE SNE算法利用的是条件概率,我们也...
结合上面的流程图来看一下 t-SNE 的思路: 计算原始高维空间中邻近点的距离,将其转化为点的分布;计算数据的低维表示就转为一个最优化问题,即最小化代价函数以让低维空间中的分布不断逼近在原始高维空间中的分布。这里,分布之间的距离使用的是 KL 散度,因此是不对称的。但这里降维问题主要是希望高维空间在一起...
机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二) 上一篇文章,我们介绍了SNE降维算法,SNE算法可以很好地保持数据的局部结构,该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性,通过最小化条件概率pj|i与pi|j之间的 KL-divergence,将数据从高维空间映射到低维空间。 Symmetric SNE SNE算法利用的是条件概率,我们也...
PCA是一种线性算法。 它不能解释特征之间的复杂多项式关系。 另一方面,t-SNE是基于在邻域图上随机游走的概率分布,可以在数据中找到其结构关系。 线性降维算法的一个主要问题是它们集中将不相似的数据点放置在较低维度区域时,数据点相距甚远。 但是为了在低维、非线性流型上表示高维数据,我们也需要把相似的数据点靠...
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——本文建议将其保持在 5 到 50 之间。
Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解,他还为其中每种相关算法编写了代码(也发布在了 GitHub 上)。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb ...
▲图4 基于不同降维方法的样本三维散点图 在对光谱进行不同的处理方式后，使用FDA算法对玉米种子品种分类，分类结果如表1所示。对于侧胚，PCA+FDA、KPCA+FDA、LLE+FDA和t-SNE+FDA模型的准确率接近50%，采用PA将模型的准确率提高到62.5~87.5%。对于非侧胚，所有的准确率都超过60%。对于不含PA的模型，测试...
1.什么是t-SNE (t-SNE)t-分布式随机邻域嵌入是一种用于挖掘高维数据的非线性降维算法。 它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 在t-SNE算法的帮助下,你下一次使用高维数据时,可能就不需要绘制很多探索性数据分析图了。 2.什么是降维?
PCA是一种线性算法。 它不能解释特征之间的复杂多项式关系。 另一方面,t-SNE是基于在邻域图上随机游走的概率分布,可以在数据中找到其结构关系。 线性降维算法的一个主要问题是它们集中将不相似的数据点放置在较低维度区域时,数据点相距甚远。 但是为了在低维、非线性流型上表示高维数据,我们也需要把相似的数据点靠...