所以,总的来说,t-SNE是一个很好的可视化工具,但是其不适合做训练与测试的任务。就是就拿手写数字识别任务来是哦,如果你用t-SNE来进行降维然后再用一个分类算法比如svm或者随机森林来进行分类,其实效果是不好的。这也是无监督算法的一个毛病就是,你已经把他聚类成了10个簇,但其实这时候不知道哪个簇是哪一类,能...
技术标签:t-sne可视化聚类无监督学习 1.在很多领域中,高维(dimension)数据的可视化已经日益变成一种非常重要而亟需解决的一个问题。这种问题主要源自于 人们无法直观理解高维空间中的数据,比较人们的思维普遍还存在于三维空间中来处理、理解事物。 经过科学家的能力,在可视化技术中出现了非常不错的方法,而主要的方法就...
高维数据可视化是一项必不可少的数据观察手段,t-SNE是当前最主流的可视化方法。 高维数据可视化的目的有: 帮助自身了解数据分布制作漂亮插图,用于论文t-SNE与2008年提出,论文地址为: vandermaaten08a.pdf
【用T-SNE可视化理解深度模型工作原理】《Using T-SNE to Visualise how your Deep Model thinks》by Harshvardhan Gupta http://t.cn/RYQQzty pdf:http://t.cn/RYQQztL
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