尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用,但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现,我们可以学会更有效地使用它。 探索高维数据的一种流行方法是t-SNE,由van der Maaten 和 Hinton在 2008 年提出。该技术已在机器学习领域得到广泛应用,因为它具有几乎神奇的能力,可以从数百甚至数千维的数...
t-SNE算法使其“距离”适应数据集中的区域密度变化。结果,它自然地扩展了密集的cluster,并收缩了稀疏的cluster,从而平衡了cluster的大小。需要明确的是,这与任何降维技术都会扭曲距离的情况不同。相反,密度均衡是通过设计产生的,并且是t-SNE的可预测特征。 然而,您无法在t-SNE图中看到cluster的相对大小。 3. 距离 ...
我们使用库尔巴克-利布勒发散(KL)测量二维空间的概率分布之间的差异。可以有效地比较和值。最后,我们使用梯度下降来最小化我们的KL损失函数。 t-SNE用在哪 现在我们已经了解了t-SNE的工作原理,让我们快速谈谈它在哪里使用。Laurens van der Maaten在他的视频演示中展示了许多例子,他提到了t-SNE在气候研究、计算机安...
尽管对于可视化高维数据非常有用,但t-SNE图有时可能是神秘的或误导性的。通过探索它在简单情况下的行为方式,我们可以学习如何更有效地使用它。 一种用于探索高维数据的流行方法是在2008年由t-SNE引入的 van der Maaten和Hinton]。该技术在机器学习领域已经变得普遍,因为它具有几乎神奇的能力,可以从具有数百甚至数千...
使用t-SNE做降维可视化 最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术。
流行学习算法: 是一类用于可视化的算法,它允许进行更复杂的映射,通常也可以给出更好的可视化。 t-SNE算法是其中一种。 PCA是用于变换数据的首选方法,也可以进行可视化,但它的性质(先旋转然后减少方向)限制了有效性。因此,我们可以使用流形学习算法进行数据可视化。
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非常流行的非线性降维技术,主要用来对高维数据进行可视化。 本文将尽可能是使用简单的数学公式描述出t-SNE的工作原理,并给出使用t-SNE对图像的embedding进行可视化的code sample。 什么是t-SNE 假设一个数据集 x ,数据集中的每个样本都是D维的, X∈RD,...
步骤2:第2步类似于第1步,不用高斯分布而是使用具有一定自由度的学生t分布 T分布这也被称为柯西分布(图3)。这给了我们在低维空间中的第二组概率。如您所见,学生t分布的尾部比正态分布更“重”。沉重的尾部可以更好地模拟相距很远的距离。 图3-柯西分布和正态分布概率密度图的比较 ...
t-SNE:如何理解与高效使用 摘要 尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用,但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现,我们可以学会更有效地使用它。 探索高维数据的一种流行方法是t-SNE,由van der Maaten 和 Hinton在 2008 年提出。该技术已在机器学习领域得到广泛应用,因为它具有几乎神奇...
t-SNE首先计算高维空间中数据点之间的相似度,通常使用高斯分布来衡量。 对于每个数据点,计算其与所有其他数据点的距离,并根据这些距离确定一个概率分布,表示该点与周围点的相似程度。 映射到低维空间: 在低维空间中,使用t分布(一种重尾分布)来衡量数据点之间的相似度。 目标是找到一个低维空间的配置,使得低维空...