「这是什么意思!」不要担心,我前面说了,t-SNE 有自己测量距离的独特方式,所以让我们看看用于测量距离(亲和度)的公式,然后从中取出我们理解 t-SNE 的行为所需的见解。 从高层面来讲,这就是算法的工作方式(注意和 PCA 不一样,这是一个迭代式的算法)。 图3:t-SNE 工作流程 让我们一步步地研究一下这个流程。 这个算法有两个输
在 t-SNE 算法中，首先需要在高维空间中计算数据点之间的相似度。为此，我们使用高斯分布来表示这种相似度。2.2 Kullback-Leibler 散度 在低维空间中，t-SNE 使用 t 分布来计算数据点之间的相似度。与高维空间中的条件概率类 2.3 梯度下降法 为了最小化 KL 散度，t-SNE 使用梯度下降法来优化低维空间中数据...
# 打印前几行数据print(df.head())# t-SNE降维X=df[['武力值','智力值','身法值']]y=df['门派']tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_tsne=tsne.fit_transform(X)# 可视化 t-SNE结果 plt.figure(figsize=(10,7))scatter=plt.scatter(X_tsne[:,0],X_tsne[:,1],c=y,cmap='viridis...
1 算法解读: t-SNE的核心思想是在高维空间中为数据点之间定义一种概率分布,表示点与点之间的相似性,然后在低维空间中创建一个相似的概率分布。通过最小化这两个分布之间的差异(使用KL散度),算法将高维数据映射到低维空间,以便我们可以可视化。 2 步骤和细节: Step 1. 计算高维空间中的相似度 我们使用高斯分布...
4. 优化过程t-SNE通过梯度下降法来优化目标函数，逐步调整低维空间中的数据点位置，以最小化KL散度。具体步骤如下：初始化：随机初始化低维空间中的数据点 y(0)y()。迭代优化：在每次迭代中，计算低维空间中的相似性 qj∣iqj**∣i**，计算KL散度，并通过梯度下降法更新 5. 算法特点 非线性降维：t-SNE是...
8.3 t-SNE 与 MDS [ 抱个拳,总个结 ] [ 算法金,碎碎念 ] 全网同名,日更万日,让更多人享受智能乐趣 大侠幸会,在下全网同名「算法金」0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它...
Laurens很好地利用上图中的“瑞士卷”数据集很好地说明了PCA和t-SNE方法（实线为t-SNE，虚线为PCA）。你可以看到，由于这个“瑞士卷”数据集（流形）的非线性并保持了大距离，PCA会错误地保留数据的结构。t—SNE算法原理 现在我们知道为什么有时候我们不用pca而用t-SNE，让我们来看看t-SNE是如何工作的，其背后有...
t-SNE 算法对每个数据点近邻的分布进行建模,其中近邻是指相互靠近数据点的集合。在原始高维空间中,我们将高维空间建模为高斯分布,而在二维输出空间中,我们可以将其建模为 t 分布。该过程的目标是找到将高维空间映射到二维空间的变换,并且最小化所有点在这两个分布之间的差距。与高斯分布相比 t 分布有较长的尾部,...
你还将获得在R代码和Python语句中使用t-SNE的实践知识。 来吧来吧! 1.什么是t-SNE (t-SNE)t-分布式随机邻域嵌入是一种用于挖掘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。 在t-SNE算法的帮助下,你下一次使用高维数据时,可能就不需要绘制很多探索性数据分析图了。