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...
我们直接开门见山好了，第一件事：什么是t-SNE？t-SNE的全称叫做t分布式随机邻居嵌入（t-SNE）。该算法是一种非监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之，t-SNE为我们提供了数据如何在高维空间中排列的感觉或直觉。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton于2008年开发。一提到降维，...
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是非监督的降维,跟kmeans 等不同,他不能通过训练得到一些东西后再用于其他数据(kmeans 可以通过训练得到k个点,再用于其他数据集,而t-SNE 只能单独多数据做操作。 原理推导: SNE 是先将欧几里得距离转化为条件概率来表达点与点之间的相似度,具体来说,给定N个高 维的数据,(N 不是维度)。首先是计算概率...
1. 什么是t-SNE: 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...
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。
y = iris.target# t-SNE 降维tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42) X_tsne = tsne.fit_transform(X)# 可视化plt.figure(figsize=(8,8)) colors = ['red','green','blue']foriinrange(len(colors)): plt.scatter(X_tsne[y == i,0], X_tsne[y == i,1], c=colors[i], label...
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....
t-SNE:t-distributed stochastic neighbor embedding:t分布随机邻域嵌入是一种用于探索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。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。本质上是一种降维和可视化技术。另外t-SNE的输出可以作...