图2-围绕数据点的高斯分布在高维空间中测量成对的相似度 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...
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...
t-SNE算法的主要贡献在于它使用了一种基于概率的方法来测量高维数据点之间的相似度,并在低维空间中尽量保持这些相似度。t-SNE使用了一个特殊的概率分布(t分布),能够有效地处理高维数据中的异常值,并在低维空间中生成更好的聚类效果。 自从t-SNE算法被提出以来,它已经广泛应用于各种领域,如生物信息学、图像处理、...
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的能力,可以从数百甚至数千...
接下来,我们将把同样的方法应用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集非常合适,我们可以使用Keras API的MNIST数据。我们只提取数据集的训练部分,因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE需要太多的时间来处理,因此,我将只使用3000行。 点击标题查阅往期内容
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。
上期推文我们介绍了一种线性数据降维的方法——主成分分析PCA,今天我们再来介绍一种非线性的算法——t-SNE。 t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding),中文全称t分布-随机邻近嵌入,其原理比较复杂,这里不多做讲解,感兴趣的小伙伴可以自行百度。
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...
使用t-SNE算法进行可视化 t-SNE全称如下 t-Distributed Stochastic Neighbor Emdedding 是一种非线性的降维算法,常用于将数据降维到二维或者三维空间进行可视化,来观察数据的结构。 在MDS算法中,降维的基本思想是保持高维和低维空间样本点的距离不变,而t-SNE由SNE算法延伸而来,基本思想是保持降维前后概率分布不变。