标题是Do's and Don'ts of using t-SNE to Understand Vision Models,里面列举了很多错误的使用t-SNE的范例,这里作一个简短的笔记分享,重温一下这个经典的方法,同时也加深对一些细节问题的理解。
事实上,正是因为很多人对t-SNE的细节不甚了解,将其他传统的可视化方法的认知套用在了t-SNE上,犯了错误还浑然不知,进而得出了一些看似正确合理的结论。 在刚刚结束的CVPR 2018上,t-SNE的原作者Laurens亲自出来做了一个tutorial,标题是Do's and Don'ts of using t-SNE to Understand Vision Models,里面列举了很...
tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选; X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成; no_dims 的默认值为 2;(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mappedX) init_dims:注意,在运行 tsne 函数之前,需要使用 PCA 对数据预处理,将原始样本集的维度降低至init_dims维度(默认为 30)。
While t-SNE is a powerful visualization tool for high-dimensional data, it comes with some limitations: Computational cost: t-SNE is computationally expensive, especially for large datasets. Its pairwise similarity calculations scale poorly with the size of the dataset, making it less suitable for...
(Oslo transect, Taiyuan karst water, and Jianghan Plain groundwater datasets, which are characterized by different number of samples and features collected across different space and time scales), we found that t-SNE outperformed PCA to assist HCA as a promising tool for helping determine the ...
具体而言,t-SNE通过两个步骤实现降维:它计算高维数据和低维数据之间的相似性,并将高维数据映射到低维空间;它最小化两个空间中数据点之间的KL散度,以使得映射后的数据点能够保持原始空间中的相似性。 3. t-SNE在Matlab中的实现 在Matlab中,可以使用toolbox中的函数来实现t-SNE的降维和重构。以下是一段简单的...
The tool visualizes feature spaces and makes it directly editable through online integration of applied labels. We propose realistic annotation emulation to evaluate the system design of interactive active learning, based on our improved semi-supervised extension of t-SNE dimensionality reduction. We ...
基于改进CEEMDAN 和 1-SNE 的故障特征提取方法 proposed based on improved adaptive noise complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) algorithm... 郑惠萍,王卓,彭立强,... - 《Machine Tool & Hydraulics》 被引量: 0发表: 2023年 基于优化...
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基于MIGA-VMD和t-SNE的轴承故障诊断方法 ２０２２年１月第５０卷第２期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＪａｎ．２０２２Ｖｏｌ ５０Ｎｏ ２ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－３８８１ ２０２２ ０２ ０３４ 本文引用格式：王双海，米大斌，芦浩，等．基于ＭＩＧＡ－Ｖ...