t-SNE是用于降维的一种机器学习算法,此外t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到二维或者三维,进行可视化。 SNE是通过仿射变换将数据点映射到概率分布上,首先SNE构建一个高维对象之间的概率分布,使得相似的对象有更高的概率被选择,而不相似的对象有较低的概率被选择;然后SNE在低维空间里在构建这些点...
所以一般来说,我们会先用 PCA 降维到 10 维左右,再使用 t-SNE 降维到 2 或 3 维空间进行可视化。 参考资料 t-SNE完整笔记 t-SNE:可视化效果最好的降维算法 t-SNE 原理及Python实例 机器学习 第16讲 无监督学习 Neighbor Embedding T-SNE 初学机器学习:直观解读KL散度的数学概念 SNE与t-SNE梯度的推导...
在上面的那篇原始论文(Visualizing Data using t-SNE.)中提到:“The performance of SNE is fairly robust to changes in the perplexity, and typical values are between 5 and 50”, 也就是t-SNE的鲁棒性很不错,一般在5到50之间调整就可以了 Learning Rate: 这个学习率是在运行t-SNE算法的时候,进行梯度...
有一个原因是t-SNE变得如此受欢迎:它非常灵活,并且经常可以找到其他降维算法无法实现的结构。不幸的是,这种灵活性使解释变得棘手。在用户看不到的情况下,该算法进行各种调整以整理其可视化。但是,不要让隐藏的“魔法”让你远离整个技术。好消息是,通过研究t-SNE在简单情况下的行为方式,可以对正在发生的事情形成直觉。
t-SNE的作者说,他们“已经将这项技术应用于数据集,最多有3000万个例子”(尽管他没有指定数据和运行时的维度)。如果你有一个更大的数据集,你可以扩大你的硬件,调整参数(例如,sklearn的t-SNE中的angle参数),或尝试替代(如LargeVis,其作者声称“与tSNE比较,LargeVis显着降低了图形构建步骤的计算成本“。我还没有...
举例来说,在水螅单细胞RNA-seq数据集中【1】,作者观察到原始t-SNE二维可视化图中,神经元外胚层 1(神经元 ec1)细胞被分成两簇,其中一簇被 scDEED 标记为可疑,另一簇则被标记为可信(图 2a)。然而,这两个细胞簇具有高度相似的基因表...
说明:原文是比较有名的一个指南性博文,讲的就是t-SNE技术的一些使用注意事项和说明,属于说明性文章,内容很不错。 原文是可以进行可视化交互操作这个t-SNE算法示例的,喜欢进行手动交互操作改算法例子的可以跳转到原文。 === How to Use t-SNE Effectively Although extremely useful for visualizing ...
适用于特征间具有线性关系的数据 t-SNE是一种非线性降维技术,特别适合处理高维数据中复杂的非线性结构,可更有效地展示数据的局部分布及类别间的区分因此,采用t-SNE能够更清晰地揭示高维数据中类别间的潜在分布模式,为模型的分类效果提供更直观、更细致的可视化支持,这种方法适用于复杂数据集的分类任务,特别是在类别...
t-SNE可视化(MNIST例子) import pickle as pkl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tsne import bh_sne import sys with open("data", 'rb') as f: if sys.version_info > (3, 0): data = pkl.load(f, encoding='latin1')...
原文地址: https://www.displayr.com/using-t-sne-to-visualize-data-before-prediction/ 该文是网上传的比较多的一个 t-SNE 技术介绍的博客,原文是英文,国内的很多博客将其翻译成中文,这里直接将原文转过来了,以备以后学习使用时