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,...
t-SNE(t-Distributed 随机邻域嵌入),将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由高斯联合概率表示,嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。虽然Isomap,LLE和variants等数据降维和可视化方法,更适合展开单个连续的低维的manifold。但如果要准确的可视化样本间的相似度关系,t-SNE表现更好。因为t-SNE主要是关注...
按照上面的方法,我们可以计算出所有点之间的相似度矩阵; 然后我们就可以把数据随机的投射到1维直线上去,然后跟上面一样,我们也可以算出1维空间里每一点到其它点的相似度,不过这里的相似度并不像2维空间里得到的相似度那样那么整齐;不过这里用的不是正态曲线,用的是t分布,t分布中间没有正态分布那么高,不过尾部...
综上所述，t-SNE算法通过在低维空间中模拟点之间的吸引力和排斥力，有效保留了高维数据的分布特征，使得数据在低维空间中的分类结构更加清晰。这种方法在数据可视化、聚类分析等领域具有广泛的应用价值。
t-SNE本质是方法源于SNE降维策略提出的优化方法,SNE在低维空间下也使用高斯函数来表达两点之间的相似度,但在低维后容易发生crowding problem(拥挤问题,指的是各个簇聚集在一起无法区分)。t-SNE方法的提出主要是为了解决前者降维后所发生的拥挤问题,在低维空间下使用了t分布替代高斯分布来表达两点之间的相似度,t分布...
t-SNE结果图 image t-SNE降维原理 简易原理 假设我们现在需要将二维平面上分布的点降到一维直线上, image 如果我们直接将这些点投放在x轴或者y轴,不同颜色/cluster的点会会混合在一起。 t-SNE首先会将这些点随机摆放在直线上,然后t-SNE会逐渐将这些点移动,直到它们聚在一起(保留二维空间上的分布特征)。
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