2.2 基本做法 首先随机生成同等数量的低维数据,然后计算出损失函数(该损失函数就度量了两个概率分布之间的差异),用梯度下降的方法来更新这批数据,最终得到满足要求的低维数据。 从中我们可以看到,t-SNE 的结果并不是唯一的,它依赖于初始生成的数据。 三、概率分布如何定义? 接下来我们就不断地填坑。首先是我们应...
3 t-SNE 方法介绍 Step 1. 定义高维空间的距离计算 Step 2. 定义低维空间的距离计算 4 深度聚类DEC介绍 1 什么是t分布? t-分布(t-distribution)用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知或者在样本数量足够多时,则应该用正态分布来估计总体均值。 百度百科会这么告诉你,但是想...
现在估计 SNE 的所有条件都已经声明了,我们能通过降低成本 C 对 Y 的梯度而收敛到一个良好的二维表征 Y。因为 SNE 的梯度实现起来比较难,所以我们可以使用对称 SNE,对称 SNE 是 t-SNE 论文中一种替代方法。 在对称 SNE 中,我们最小化 p_ij 和 q_ij 的联合概率分布与 p_i|j 和 q_i|j 的条件概率之...
https://www.youtube.com/watch?v=o_cAOa5fMhE 更多:http://v.dltheapk.com/item/10057 描述:在这段视频中,您将学习关于数据降维的三种常用方法:PCA, t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜空间时,这些方法特别有用。如果您想了解更多有关这些技术的信息,以下是一些关键论文链接:- UMAP:Uniform ...
高维数据可视化方法——T-SNE 用途 用于高维数据的降维,可视化展示,相比较pca的线性降维,再可视化显示方面显示更加友好。相似的样本由附近的点建模,不相似的样本由高概率的远点建模。 创新点 引入概率,相近的点更有概率出现一块:t-SNE最小化了两个分布之间关于嵌入点位置的Kullback-Leibler(KL)散度。 让认识数据更...
在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
t-SNE将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由高斯联合概率表示,嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。t-SNE在一些降维方法中表现得比较好。因为t-SNE主要是关注数据的局部结构。 通过原始空间和嵌入空间的联合概率的Kullback-Leibler(KL)散度来评估可视化效果的好坏,也就是说用有关KL散度的函数作为...
本节我们继续介绍另一种降维方法：t-SNE方法及其R语言实现。t-SNE全称为 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，中文意思是t分布-随机近邻嵌入，是目前最好的降维手段之一。t-SNE将数据点之间的相似度转化为条件概率，原始空间中数据点的相似度由正态分布表示，嵌入空间中数据点的相似度由t分布表示...
T-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性降维方法,它通过随机邻居嵌入的方式将高维数据映射到低维空间中,并保留数据的局部关系。T-SNE算法基于概率模型,通过优化目标函数实现数据的降维和可视化。在T-SNE算法中,每个高维数据点通过与随机选定的邻居点进行协作,共同生成一个概率分布,这个分布由...
对称t-SNE是改进版，通过联合概率分布替代条件概率，使梯度计算更简洁，且对异常点更鲁棒。t-SNE在处理高维数据集如MNIST图像时，其降维可视化效果明显优于线性方法。总结来说，t-SNE算法的过程包括：1）计算相似度与概率分布；2）调整参数和优化损失函数；3）使用对称概率分布增强鲁棒性；4）在高维数据...