p.append([c[0] - wid, c[1] - wid, c[2] + wid]) p.append([c[0] - wid, c[1] + wid, c[2] + wid]) p.append([c[0] - wid, c[1] + wid, c[2] - wid]) p.append([c[0] + wid, c[1] + wid, c[2] - wid]) p.append([c[0] + wid, c
0],features_tsne[:,1],c=train_labels,cmap='jet',alpha=0.5)plt.colorbar(scatter,label='Digit Labels')plt.title('T-SNE of CNN Features')plt.xlabel('T-SNE Component 1')plt.ylabel('T-SNE Component 2')plt.show()
tsne原理以及代码实现 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性降维算法,可将高维数据映射到低维空间中,以便于可视化和理解数据之间的关系。它在机器学习和数据分析领域被广泛应用。 t-SNE的核心思想是通过保留高维空间中的局部结构,将相似的数据点映射到低维空间中的相邻位置。具体来说,它...
最终,我们将得到降维结果如下。其中,如果得到当特征数 (D) 远大于样本数 (N) 时,可以使用一点小技巧实现 PCA 算法的复杂度转换。 PCA 降维算法展示 当然,这一算法虽然经典且较为常用,其不足之处也非常明显。它可以很好的解除线性相关,但是面对高阶相关性时,效果...
(n_components=2, random_state=42) X_tsne = tsne.fit_transform(X) # 可视化 plt.figure(figsize=(8, 8)) colors = ['red', 'green', 'blue'] for i in range(len(colors)): plt.scatter(X_tsne[y == i, 0], X_tsne[y == i, 1], c=colors[i], label=iris.target_names[i]) ...
C=numpy.sum(P * numpy.log(P / Q)) return C 5、主函数过程 迭代采用的是探测步长的进退法,就是给定一个步长,如果误差下降了,而且下降速度比上一步快了,我就增加一点步长,如果下降了,但是没有比上一步快,我就继续保持这个,如果误差上升了,我就减小步长,退回上一步。
在CannyLab的原始实现中,cuML修复了一些罕见的数字稳定性问题,包括一些死循环和越界的内存访问。此外我们还知道TSNE对它的超参非常敏感。 在cuML中提供了一种自适应学习方案,其中可以根据用户的输入数据来调整参数。 有时如果学习率太大,嵌入点可能会成为异常值。在cuML中指定了MAX_BOUND,它将小心地将异常值推回并...
k(x,y)=x^Ty+c, c\geq0 ,主要解决线性可分问题。通过表达式我们可以发现,此时的Kpca降维其实跟传统的Pca没啥区别, 2. 多项式核函数 k(x,y)=(ax^Ty+c)^d, a>0,c\geq0,d\geq1 ,这类核函数比较复杂,可以解决非线性问题。 3. 高斯核函数 k(x,y)=-\gamma\left|| x-y \right||^2, \gamm...
我们还将嵌入更新从点对点实现修改为在TensorFlow.js中计算的一系列标准张量操作,这是一个JavaScript库,用于在Web浏览器中执行张量计算。我们已经开源的方法能完全在GPU上实现tSNE嵌入的变换,同时计算复杂性也得以改善。 有了这种只需15分钟就能在MNIST数据集上完成计算的方法,我们现在可以实时在网页中进行可视化。另外,这...
# 绘制 t-SNE 图形plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小scatter=plt.scatter(X_tsne[:,0],X_tsne[:,1],c=y,cmap='viridis')# c 根据 y 颜色plt.colorbar(scatter)# 添加颜色条plt.title('t-SNE of Iris Dataset')# 图形标题plt.xlabel('t-SNE Component 1')# x 轴标签plt.ylabel('t-...