t-SNE可视化工具 t-SNE是机器学习中常用的可视化工具,它是由Laurens van der Maaten开发的,详情请参阅(https://lvdmaaten.github.io/tsne/)。 t-SNE的全称是t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,是一种降低维度的技术,适用于将高维度数据可视化。与PCA不同的是,t-SNE具有非凸的目标函数,目标函数由随即...
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从SNE到t-SNE再到LargeVis t-SNE的函数参数表: t-SNE函数参数表 在优化t-SNE方面,有很多技巧。下面5个参数会影响t-SNE的可视化效果: perplexity 混乱度。混乱度越高,t-SNE将考虑越多的邻近点,更关注全局。因此,对于大数据应该使用较高混乱度,较高混乱度也可以帮助t-SNE拜托噪声的影响。相对而言,该参数对可视...
我们看到t-SNE模型是非监督的降维,他跟kmeans等不同,他不能通过训练得到一些东西之后再用于其它数据(比如kmeans可以通过训练得到k个点,再用于其它数据集,而t-SNE只能单独的对数据做操作,也就是说他只有fit_transform,而没有fit操作) SNE原理推导 SNE是先将欧几里得距离转换为条件概率来表达点与点之间的相似度。具...
数据可视化工具t-SNE 从SNE到t-SNE再到LargeVis:https://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/ t-SNE使用过程中的一些坑:http://bindog.github.io/blog/2018/07/31/t-sne-tips/ How to Use t-SNE Effectively:https://distill.pub/2016/misread-tsne/ ...
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