7.解释性:t-SNE 的可视化结果虽然直观,但由于算法的非线性特性,可能较难解释。例如,低维空间中的距离不一定与高维空间中的距离成正比。 6. 算法变体: t-SNE 是一种流行的降维算法,已经产生了许多变体,这些变体旨在解决 t-SNE 的某些限制,例如计算效率、稳定性和可扩展性。下面是两个 t-SNE 的变体及其参考文...
先使用其他降维方法（如 PCA）进行预处理，将数据维度降低到较小的范围，然后再应用 t-SNE选择一部分代表性数据点进行 t-SNE 降维，而不是对整个数据集进行降维使用基于树的近似算法（如 Barnes-Hut t-SNE）来加速计算 6.2 参数选择的影响 t-SNE 的降维效果对参数的选择非常敏感。两个关键参数是 perplexity 和...
Laurens很好地利用上图中的“瑞士卷”数据集很好地说明了PCA和t-SNE方法（实线为t-SNE，虚线为PCA）。你可以看到，由于这个“瑞士卷”数据集（流形）的非线性并保持了大距离，PCA会错误地保留数据的结构。t—SNE算法原理 现在我们知道为什么有时候我们不用pca而用t-SNE，让我们来看看t-SNE是如何工作的，其背后有...
PCA(主成分分析)和 t-SNE 是两种常用的降维算法,但它们的原理和应用场景有所不同: 基本原理:PCA 是一种线性降维方法,通过找到数据最大方差的方向(主成分),将高维数据投影到低维空间。t-SNE 是一种非线性降维方法,通过最小化高维空间和低维空间之间的概率分布差异,将高维数据嵌入到低维空间 应用场景:PCA 适用...
当我们想对高维数据集进行分类,但又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(同类之间间隔小、异类之间间隔大)时,可以通过降维算法将数据投影到二维或三维空间中。 很久以前,就有人提出一种降维算法,主成分分析(PCA) 降维法,中间其他的降维算法陆续出现,比如 多维缩放(MDS),线性判别分析(LDA),等度量映射(Isomap)。
该算法是一种非监督的非线性技术,主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之,t-SNE为我们提供了数据如何在高维空间中排列的感觉或直觉。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton于2008年开发。一提到降维,我们会想到大名鼎鼎的PCA,PCA是线性降维的技术,那么较之于我们今天要介绍的t-SNE,它们有什么不同或者...
文本数据降维时可发现主题相似文本的聚集。 t-SNE优化过程常采用梯度下降算法。计算KL散度关于低维坐标的梯度。梯度公式为 ∂KL(P||Q) / ∂yi = 4 ∑j (pij − qij)(yi − yj) (1 + ||yi − yj||^2)^−1 。随机初始化低维空间的数据点坐标。学习率是梯度下降中的重要参数。合适学习...
t-SNE是非监督的降维,跟kmeans 等不同,他不能通过训练得到一些东西后再用于其他数据(kmeans 可以通过训练得到k个点,再用于其他数据集,而t-SNE 只能单独多数据做操作。 原理推导: SNE 是先将欧几里得距离转化为条件概率来表达点与点之间的相似度,具体来说,给定N个高 维的数据,(N 不是维度)。首先是计算概率...
我们将先简介该算法的基本概念与直观性理解,再从详细分析与实现该降维方法,最后我们会介绍使用该算法执行可视化的结果。 T 分布随机近邻嵌入(T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding)是一种用于降维的机器学习方法,它能帮我们识别相关联的模式。t-SNE 主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中...
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要原因。t-SNE工作原理 首先，它将通过选择一个...