直观讲解:老姚在路上:t-SNE降维原理总结(简单易懂) t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。 在高水平上,t-SNE为高维样本构建了一个概率分布(正态分布),相似的样本被选中的可能性很高,而不同的点被选中的可能性极小。
t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。 相对于其他的降维算法,对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。 如果我们将t-SNE应用于n维数据,它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据,并且原始数据的相对相似性非常好。与PCA一样,t-SNE不是线性降维技术,它遵循非线性,这是它可以捕获高维数据的复杂流形结构的主...
t-SNE降维算法介绍 | t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE):t-SNE 是一种用于可视化高维度数据的降维算法,属于无监督学习。它将数据映射到低维度空间中,同时保持数据点之间的相似性。 t-SNE算法的基本原理是: 在高维空间中,为每个数据点计算一个概率分布,表示数据点间的相似度...
15.2 t-SNE降维 书名:人工智能算法(卷3):深度学习和神经网络 作者名:(美)杰弗瑞·希顿 本章字数:2707字 更新时间:2021-03-24 17:43:04首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,请登录阅读上QQ阅读APP看书,第一时间看更新...
维度很高，有多种复杂因素，但在电影院的座位，只有二维，既，多少排，多少号，这就实现了降维，显然...