# 打印前几行数据print(df.head())# t-SNE降维X=df[['武力值','智力值','身法值']]y=df['门派']tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_tsne=tsne.fit_transform(X)# 可视化 t-SNE结果 plt.figure(figsize=(10,7))scatter=plt.scatter(X_tsne[:,0],X_tsne[:,1],c=y,cmap='viridis...
t-SNE在可视化上非常有用,通常的做法是先通过PCA降维,再使用t-SNE...Embedding1.流型学习(Manifold Learning) 流型学习主要思想是将高维的数据映射到低维,同时能够保持原数据的本质特征。 其基于一种假设:高维数据其实是一种低维数据嵌在高维空间 智能推荐...
在1维的轴上面,假设按照x4,x3,x2,x1的顺序,x4与x1的距离约为3d,并不能保证原始空间这两点d的距离。如果按照x3,x2,x1,x4顺序,那么x3,x4两点距离不满足。因此SNE引入了T分布,t-SNE在低维空间下使用更重长尾分布的t分布来尽量避免拥挤问题。 关于t-SNE的可视化的交互式探索,可以参考此网址https://distill....
t-SNE算法的第一步是在原始高维空间中测量一个点相对于其他点的距离。这里实际上采用了gamma=1的高斯核函数去处理距离,对于高维数据集中的两个点x_i和x_j,定义如下公式: p_{j|i}=\dfrac{exp(-||x_i-x_j||^2/2\sigma_i^2)}{\sum_{k\ne i} exp(-||x_i-x_k||^2/2\sigma_i^2)}\\p...
1 t-SNE 背景介绍 最易被我们视觉观察到的维数是一维,二维和三维,四维及以上用图形表达都不会那么直观。 然而,现实情况却是随意拿个数据集,都有上千上百个维度。比如,经典的MNIST维度是64,所以使用二维的笛卡尔坐标系,注定无法绘制64个维度。 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...
1. 降维概述 什么是降维? 降维是将高维数据映射到低维空间的过程,旨在减少数据的特征数量,同时尽量保留其原有的结构和信息。降维不仅有助于数据的可视化,还能提高机器学习算法的效率,减少计算资源的消耗,并降低模型过拟合的风险。 降维的类型 本文重点讨论特征提取方法,尤其是PCA和t-SNE。
1.SNE 1.1基本原理 SNE是通过仿射(affinitie)变换将数据点映射到概率分布上,主要包括两个步骤: SNE构建一个高维对象之间的概率分布,使得相似的对象有更高的概率被选择,而不相似的对象有较低的概率被选择。 SNE在低维空间里在构建这些点的概率分布,使得这两个概率分布之间尽可能的相似。
1. t-SNE原理介绍 t-SNE全称是t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,所以manifold方法的一种。 1.1 manifold介绍 什么是manifold,比如地球的表面就是一个maniflod,其本身是一个二维的平面,但是却被塞到了一个三维的平面中。所以此时只有比较接近的距离时,这个空间的欧式距离(Euclidean distance)才会成立,但是如...
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种在机器学习领域中常用的降维算法,它能够将高维数据映射到低维空间中,并保持原始数据之间的相对距离关系。在本文中,我们将介绍t-SNE算法的原理以及如何在Matlab中实现。 t-SNE算法的原理基于概率分布的思想,它通过定义两个概率分布来描述高维空间中数据点之间的...
1. SNE原理 基本原理: 是通放射变换 将数据点映射到概率分布上,分为两个步骤: 构建高维对象之间的概率分布,使得相似的对象有更高的概率被选择,而不相似的对象有更低的概率。 SNE 在低维空间中构建这两个分布,使得两个概率分布尽可能相似。 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...