t-SNE 和 UMAP 通常优先于 PCA 用于突出簇,因为它们会使高维空间中接近的数据点在最终的两个维度中变得“非常接近”,从而为分离组提供空间。 t-SNE和UMAP在保持局部结构方面表现出色,但在保持全局结构方面存在挑战。 而PCA 首先用于加速 t-SNE 和 UMAP 的运行,因为这些工具在处理高达 20,000 维的数据时可能会...
t-SNE 和 UMAP 通常优先于 PCA 用于突出簇,因为它们会使高维空间中接近的数据点在最终的两个维度中变得“非常接近”,从而为分离组提供空间。 t-SNE和UMAP在保持局部结构方面表现出色,但在保持全局结构方面存在挑战。 而PCA 首先用于加速 t-SNE 和 UMAP 的运行,因为这些工具在处理高达 20,000 维的数据时可能会...