以高维特征映射到二维空间为例，横纵坐标就是映射的两个维度啊，没有实际坐标与含义的，多看看相关的论...
用A,B,C,D,E,F来代替left, bottom, right, top, wspace, hspace。然后我们对图框建立坐标系,将坐标轴原点定在左下角点,并将整个图框归一化,即横纵坐标都是0到1之间。从下图中可以看出前四个参数所代表的距离: A,B可以理解是图像左下角点的坐标,C,D可以理解为图像右上角点的坐标,至于E,F则是控制子...
本文回顾的 t-SNE 就是一种可实现非线性降维的无监督机器学习方法。 t-SNE全称是 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding。它的目标就是将高维空间的点映射到低维空间,并尽可能保证映射后的数据点之间的关系与原始一致。如下: 样本在高维空间为:x_i,i=1,2,3...,现在映射为低维数据点:z_i,i=1,2,3...
前面只是t-SNE的基本思想,我们以最简单的二维降一维的过程看了t-SNE是如何工作的,此时,我们进入t-SNE的具体原理,如下所示: image 第一步:计算不同点之间的距离 t-SNE原理的第一步就是计算二维散点图中所有点的“相似性”(similarity),例如,我们先看第1个点(下图黑点)与剩余所有点的相似性,如下所示: image...
t-sne的有效性,也可以从上图中看到:横轴表示距离,纵轴表示相似度, 可以看到,对于较大相似度的点,t分布在低维空间中的距离需要稍小一点;而对于低相似度的点,t分布在低维空间中的距离需要更远。这恰好满足了我们的需求,即同一簇内的点(距离较近)聚合的更紧密,不同簇之间的点(距离较远)更加疏远。
t-sne的有效性,也可以从上图中看到:横轴表示距离,纵轴表示相似度, 可以看到,对于较大相似度的点,t分布在低维空间中的距离需要稍小一点;而对于低相似度的点,t分布在低维空间中的距离需要更远。这恰好满足了我们的需求,即同一簇内的点(距离较近)聚合的更紧密,不同簇之间的点(距离较远)更加疏远。
左边是2D-t-SNE,数字0-9一共是10个类,每个类分别是不同的颜色,通过二维图像,我们很容易看到每个类别的分布差异性。 论文中使用 t-SNE 案例 Paper: GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training把正常数据和异常数据分开用二维展示,可以明显...
2D-t-SNE后为: 60000 x 2 3D-t-SNE后为: 60000 x 3 可见,把 784 维数据(图像大小 28x28,拉直后为784,对 MNIST 不了解请百度)降成 2 维或 3 维是很大程度上的压缩。降维后的结果如图所示。 2D-t-SNE 3D-t-SNE 上边是2D-t-SNE,数字0-9一共是10个类,每个类分别是不同的颜色,通过二维图像,...
`X_tsne_2d` 是一个二维数组,它表示 t-SNE 降维后的数据。`indices` 是一个一维数组,它表示所有标注类别为当前类别的图像索引号。 因此,`X_tsne_2d[indices, 0]` 就是 `X_tsne_2d` 中第 `indices` 行第 0 列的元素,也就是所有标注类别为当前类别的图像的横坐标; ...
T-SNE图是一种降维算法,全称为t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding。它可以将高维数据映射到二维或三维空间中,以便于可视化和理解数据的分布情况。 凸包(Convex Hull)是指包围一组点的最小凸多边形。在T-SNE图中,凸包可以用来表示数据点的聚类情况和边界。通过计算数据点的凸包,可以更好地理解数据的分布和聚...