t-SNE 的降维效果对参数的选择非常敏感。两个关键参数是 perplexity 和 learning_rate。perplexity 参数控制每个数据点的有效邻居数量，一般设置在 5 到 50 之间；learning_rate 参数控制梯度下降的步长，通常设置在 10 到 1000 之间。以下是一些经验性的参数选择建议：对于较小的数据集，可以选择较小的 perplexity ...
当NumDimensions为3时,绘制出的三维图就会像这样(此时Exaggeration=4、Perplexity=50、LearnRate=500): 尽管t-SNE算法的初衷是降维而非聚类,不过由于t-SNE降维后的数据常常会用做机器学习的输入数据,在数据降维的同时查看降维后数据的分布情况,对于模式识别/分类任务的中间状态确定还是十分有益的,再直白些说,这些图片...
接下来,我们调整 t-SNE 的两个关键参数:perplexity 和 learning_rate,并观察它们对降维结果的影响。 # 调整 perplexity 参数 tsne_perplexity = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=42) X_tsne_perplexity = tsne_perplexity.fit_transform(X) plt.figure(figsize=(10, 7)) scatter_perplexity =...
这就是困惑度(perplexity)在 SNE 中的作用。条件概率矩阵 P 任意行的困惑度可以定义为: 其中H(P_i) 为 P_i 的香农熵,即表达式如下: 在SNE 和 t-SNE 中,困惑度是我们设置的参数(通常为 5 到 50 间)。我们可以为矩阵 P 的每行设置一个σ_i,而该行的困惑度就等于我们设置的这个参数。直观来说,如果概率...
充分利用t-SNE可能意味着需要分析具有不同perplexity的多个图。 例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且还有与优化过程相关的超参数。 1. 超参数 超参数的重要性 让我们从t-SNE的“hello world”开始:由两个相隔很远的 clusters组成的数据集。为了尽可能简单,我们将考虑二维平面中的cluster,如下左...
with equal numbers of points.”，然后我⾃⼰参数point per cluster是20，然后perplexity选了40。最后⽆法收敛。所以你⼤概也能猜来这个参数到底应该选什么了，⽂章⾥也说了，应该要⽐point per cluster⼩。⽂章⾥也讨论了t-sne的其他特性和表现。这⾥就不再阐述了，有兴趣的可以看看。
t-SNE中的perplexity参数应该如何调 上周需要改一个降维的模型,之前的人用的是sklearn里的t-SNE把数据从高维降到了二维。我大概看了下算法的原理,和isomap有点类似,和dbscan也有点类似。不过这里就不详细讲了,这里说最重要的perplexity参数应该怎么调。
39、t-sne:不同perplexity值对形状的影响 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import NullFormatter from sklearn import manifold, datasets from time import time plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ...
3、超参数敏感性结果可能对困惑度（perplexity）的选择非常敏感。4、可解释性t-SNE图中聚类之间的距离并不总是具有有意义的解释。该算法优先保留局部结构而非全局结构。t-SNE可视化中的数据点密度不一定代表原始高维空间中的密度。5、仅适用于可视性虽然在可视化方面表现出色，但t-SNE嵌入可能并不总是适合作为其他机器...
在上面的代码段中,Sigmas 参数必须是长度为 N 的向量,且包含了每一个σ_i 的值,那么我们如何取得这些σ_i 呢?这就是困惑度(perplexity)在 SNE 中的作用。条件概率矩阵 P 任意行的困惑度可以定义为: 其中H(P_i) 为 P_i 的香农熵,即表达式如下: ...