★高维空间(high-dimensional space),又叫原空间(original space) ★高维数据(low-dimensional data),也直接叫数据点(data points),用于和下述的映射点对应。 ★低维空间(low-dimensional space),又叫嵌入空间(embedded space)、低维映射(low-dimensional map,map在此做名词用)等。 ★低维数据(low-dimensional dat...
这方面 t-SNE 很强大,我们可以用任何我们喜欢的距离测量来取代它,比如余弦距离、Manhattan 距离,也可以使用任何你想用的测量方法(只要其保持空间度量(space metric),而且保持低维亲和度一样)——以欧几里得的方式会得到复杂的距离绘图。 比如说,如果你是一位 CTO,你有一些数据需要根据余弦相似度测量距离,而你的 CE...
★高维数据(low-dimensional data),也直接叫数据点(data points),用于和下述的映射点对应。 ★低维空间(low-dimensional space),又叫嵌入空间(embedded space)、低维映射(low-dimensional map,map在此做名词用)等。 ★低维数据(low-dimensional data),又叫低维嵌入(low-d...
但是现在zi与zj是不知道的,所以希望可以找到zi与zj可以使得P(xj | xi)与Q(zj | zi)这两个数据分布尽可能的相同,越接近越好。也就是根据similarity在S这个原来的space算出来的distribution与这个降维后的space算出来的distribution越接近越好。而衡量两个数据分布的相似程度的方法,就是KL divergence。 那么,现在所需...
降维的概念中有两对直觉性的概念会反复出现:高维/低维空间、高维/低维数据。在文献中他们有若干别称[3]: ★高维空间(high-dimensional space),又叫原空间(original space) ★高维数据(low-dimensional data),也直接叫数据点(data points),用于和下述的映射点对应。
降维的概念中有两对直觉性的概念会反复出现:高维/低维空间、高维/低维数据。在文献中他们有若干别称[3]: ★高维空间(high-dimensional space),又叫原空间(original space) ★高维数据(low-dimensional data),也直接叫数据点(data points),用于和下述的映射点对应。
这方面 t-SNE 很强大,我们可以用任何我们喜欢的距离测量来取代它,比如余弦距离、Manhattan 距离,也可以使用任何你想用的测量方法(只要其保持空间度量(space metric),而且保持低维亲和度一样)——以欧几里得的方式会得到复杂的距离绘图。 比如说,如果你是一位 CTO,你有一些数据需要根据余弦相似度测量距离,而你的 ...
We also show the predictive power of our simple, visual classification approach in t-SNE space matches the accuracy of specialized machine learning techniques that consider the entire compendium of features that profile single cells.Poliar, Pavlin G....
这方面 t-SNE 很强大,我们可以用任何我们喜欢的距离测量来取代它,比如余弦距离、Manhattan 距离,也可以使用任何你想用的测量方法(只要其保持空间度量(space metric),而且保持低维亲和度一样)——以欧几里得的方式会得到复杂的距离绘图。 比如说,如果你是一位 CTO,你有一些数据需要根据余弦相似度测量距离,而你的 ...
To embed a new point in the low-dimensional space, you cannot use the previous embedding as a map. Instead, run the entire algorithm again. Performance Depends on Data Sizes and Algorithm t-SNE can take a good deal of time to process data. If you have N data points in D dimensions ...