UMAP和t-SNE算法上差异: 计算高维距离时,t-SNE会计算所有点之间的距离,通过Perplexity(困惑度)参数调整全局结构与局部结构间的软边界;而UMAP择只计算个点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围; 两种算法在对信息损失的计算方法也有不同,t-SNE使用KL散度衡量信息损失,在全部结构上存在失真的可能;而UMAP使用二交...
t-SNE(t-随机邻域嵌入)是一种流行的降维方法,用于高维数据的可视化。t-SNE通过保留数据的局部结构来工作,通常会导致簇的清晰分离。与专注于最大化方差的PCA(主成分分析)不同,t-SNE强调在降维空间中保持相似的距离接近,不相似的距离远离。然而,由于其对局部结构的强调,它有时会夸大簇,并不总是能保留数据的全局...
3、减少拥挤问题该方法旨在缓解t-SNE中常见的“拥挤问题”，这种问题会导致簇被推得过远。4、减少随机性与t-SNE的随机性相比，PacMAP在多次运行中提供了更一致的结果。虽然有参数需要调整，但该方法设计得比t-SNE对参数变化更具鲁棒性。缺点 1、复杂性和熟悉度作为一种混合方法，PacMAP可能对熟悉简单、单一目标...
t-SNE 是一种非线性降维技术,它主要用于将高维数据映射到二维或三维空间以进行可视化。其核心思想是保留数据点之间的相对距离,尤其是保留在高维空间中近邻关系。具体原理如下: 1.相似度计算: 对于高维数据中的每对数据点,t-SNE 首先计算它们之间的相似度。这通常使用高斯分布来建模,即对于每一对数据点,都计算它们...
均匀流形近似与投影(UMAP)是类似于t-SNE的非线性降维算法。UMAP相比t-SNE有如下优势: 首先,UMAP的运行速度比t-SNE快得多,数据集中的案例数量的平方增长速度小得多。换个角度来看,一个t-SNE可能需要数小时压缩的数据集,UMAP只需要几分钟。 第二个好处(也是我认为的主要好处)是,UMAP是一个确定性算法。换句话说...
1. 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP害将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-...
通过理解UMAP背后的理论后,理解算法的参数变得容易得多,尤其是与t-SNE中的perplexity参数相比。我们将考虑两个最常用的参数:n_neighbors和min_dist,它们有效地用于控制最终降维结果中局部和全局结构之间的平衡。 parameters n_neighbors 最重要的参数是n_neighbors,用于构造初始高维图的近似最近邻的数量。它有效地控制UMA...
mnist手写数据集神经网络输出层降维T-SNE降维可视化迭代200次结果展示Python+TensorFlow2.x实现 561 -- 20:53 App 单细胞测序第二弹:降维(tsne+umap) 4345 -- 46:01 App Python与人工智能-数据降维-UMAP-代码实现 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是t-SNE,但它的性能受到数据集规模的影响,并且正确使用它可能需要一定学习成本。 UMAP是 McInnes 等人开发的新算法。与t-SNE相比,它具有许多优势,最显着的是提高了计算速度并更好地保留了数据的全局结构。在本文中,我们将了解UM...
t-SNE 是一种由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 于 2008 年提出的非线性降维算法,广泛应用于高维数据的可视化,尤其是在处理非线性数据时效果较好。 原理: t-SNE 首先将高维数据中每个数据点的近邻关系转换为概率分布。在高维空间中,给定数据点的近邻点具有较高的相似性概率。