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 learning_rate。perplexity 参数控制每个数据点的有效邻居数量，一般设置在 5 到 50 之间；learning_rate 参数控制梯度下降的步长，通常设置在 10 到 1000 之间。以下是一些经验性的参数选择建议：对于较小的数据集，可以选择较小的 perplexity ...
4.2 参数调优 接下来,我们调整 t-SNE 的两个关键参数:perplexity 和 learning_rate,并观察它们对降维结果的影响。 代码语言:javascript 复制 # 调整 perplexity 参数 tsne_perplexity=TSNE(n_components=2,perplexity=30,random_state=42)X_tsne_perplexity=tsne_perplexity.fit_transform(X)plt.figure(figsize=(10,...
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 learning_rate。perplexity 参数控制每个数据点的有效邻居数量,一般设置在 5 到 50 之间;learning_rate 参数控制梯度下降的步长,通常设置在 10 到 1000 之间。以下是一些经验性的参数选择建议: 对于较小的数据集,可以选择较小的 perplexity 和...
对于足够高的perplexity,细长的形状很容易阅读。另一方面,在低perplexity度下,局部效应和无意义的“聚集”占据中心位置。更极端的形状也出现了,但同样只是在正确的perplexity中。例如,这里有两个 75 个点的 2D 聚类,它们以平行线排列,带有一点噪音。 对于一定范围的perplexity,长cluster看起来接近正确。 然而,即使在最...
充分利用t-SNE可能意味着需要分析具有不同perplexity的多个图。 例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且还有与优化过程相关的超参数。 1. 超参数 超参数的重要性 让我们从t-SNE的“hello world”开始:由两个相隔很远的 ``clusters组成的数据集。为了尽可能简单,我们将考虑二维平面中的cluster,如...
这就是困惑度(perplexity)在 SNE 中的作用。条件概率矩阵 P 任意行的困惑度可以定义为: 其中H(P_i) 为 P_i 的香农熵,即表达式如下: 在SNE 和 t-SNE 中,困惑度是我们设置的参数(通常为 5 到 50 间)。我们可以为矩阵 P 的每行设置一个σ_i,而该行的困惑度就等于我们设置的这个参数。直观来说,如果...
在此示例中,我们将使用手写数字数据。scikit-learn库提供了一种将它们导入我们程序的方法。 X, y = load_digits(return_X_y=True) 人能够理解或者可见的最多维度是3,所以这里为t-SNE选择2或3作为组件数(也就是聚类数量)。另一方面,perplexity与算法中使用的最近邻居的数量有关。不同的perplexity可能会导致最终...
你也可以⾃⼰尝试，就是选第⼆个实验，“Two clusters with equal numbers of points.”，然后我⾃⼰参数point per cluster是20，然后perplexity选了40。最后⽆法收敛。所以你⼤概也能猜来这个参数到底应该选什么了，⽂章⾥也说了，应该要⽐point per cluster⼩。⽂章⾥也讨论了t-sne的其他...
perplexity：控制算法在局部和全局之间平衡注意力的关键参数。通常建议在5到50之间选择。迭代次数：影响算法收敛速度和稳定性。学习率：影响梯度下降法的收敛速度。实现方法t-SNE的实现通常依赖于优化目标函数，通过最小化高维和低维空间中的概率分布差异来调整数据点的位置。具体步骤包括：计算高维空间中的相似性：使用...
39、t-sne:不同perplexity值对形状的影响 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import NullFormatter from sklearn import manifold, datasets from time import time plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ...