t-SNE最初由Geoffrey Hinton和Laurens van der Maaten提出,并在机器学习社区中得到广泛应用。其作用不仅限于数据可视化,还扩展到聚类、异常检测和特征提取等领域。其优点在于能够在保留数据间关系的同时,有效地降低数据维度,为数据科学家和分析师提供了强大的工具。 3. t-SNE的特征和应用 有效聚合与信息整合:t-SNE...
让我们从t-SNE的“hello world”开始:两个广泛分离的集群的数据集。为了使事情尽可能简单,我们将考虑2D平面中的聚类,如左图所示。(为清楚起见,两个簇是彩色编码的。)右边的图显示了五个不同的困惑值的t-SNE图。 由van der Maaten和Hinton建议的范围(5 - 50)中的困惑值,图表确实显示了这些簇,尽管形状非常不...
降低维度有两个主要用例:数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用,因为维数减少到几个维度(例如2或3维)允许可视化样本 然后可以使用这种可视化来从数据获得见解(例如,检测聚类并识别异常值)。对于机器学习,降维是有用的,因为在拟合过程中使用较少的特征时,模型通常会更好地概括。 在这篇文章中,我们将研究降维技术...
[0003]网页端是呈现云分析结果的方便快捷的利器,tSNE/UMAP图又是单细胞测序数据可视化中重要一员,承载着对细胞分群聚类情况的直观认知。所以,tSNE/UMAP图的前端可视化有重要意义。 [0004]目前,HTML5是网页端实现数据交互可视化的主要平台,主要支持SVG和Canvas两种可视化技术。SVG是可缩放矢量图,不依赖于分辨率,支持事件...
基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法 现有的数据流聚类算法无法处理高维混合属性的数据流。针对该问题,对HPStream算法的脱机聚类和联机聚类过程进行改进,利用频度矩阵处理名词属性,通过基于信息熵的名词属... 谭建建,郑洪源,丁秋林,... - 《计算机工程》 被引量: 1发表: 2011年 ...
代码链接:github代码 1.任务要求 分析Clustering_ALS数据集,对疾病类型进行聚类分析。 2.读取数据: ALS.csv 2223 rows × 101 columns 3.数据分析与可视化 (1)数值型数据分布统计:(data_distribute.png) 对每一列数据绘制直方图(质量分布图),它是表示数据分布情况的一种主要工具。其中y轴是密度,而不是概率。通...
1.在很多领域中,高维(dimension)数据的可视化已经日益变成一种非常重要而亟需解决的一个问题。这种问题主要源自于 人们无法直观理解高维空间中的数据,比较人们的思维普遍还存在于三维空间中来处理、理解事物。 经过科学家的能力,在可视化技术中出现了非常不错的方法,而主要的方法就是通过降维的手段来处理数据,并投影到...
让我们从t-SNE的“hello world”开始:两个广泛分离的集群的数据集。为了使事情尽可能简单,我们将考虑2D平面中的聚类,如左图所示。(为清楚起见,两个簇是彩色编码的。)右边的图显示了五个不同的困惑值的t-SNE图。 由van der Maaten和Hinton建议的范围(5 - 50)中的困惑值,图表确实显示了这些簇,尽管形状非常不...
降低维度有两个主要用例:数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用,因为维数减少到几个维度(例如2或3维)允许可视化样本 然后可以使用这种可视化来从数据获得见解(例如,检测聚类并识别异常值)。对于机器学习,降维是有用的,因为在拟合过程中使用较少的特征时,模型通常会更好地概括。