Orange3实战教程：无监督--- t-SNE二维投影

t-SNE

使用 t-SNE 进行二维数据投影。

输入

● 数据：输入数据集
● 距离矩阵：预计算的距离矩阵
● 数据子集：实例的子集

输出

● 选定数据：从图中选中的实例
● 数据：包含 t-SNE 坐标的原始数据，并新增一列标记点是否被选中

t-SNE 小部件通过 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）生成可视化结果。t-SNE 是一种类似于多维缩放（MDS）的降维技术，通过概率分布将数据点映射到二维空间。

该小部件支持输入数据表或距离矩阵。若输入数据表，小部件将根据预处理选项计算内部距离。

1. 预处理
   在 t-SNE 计算数据点间距离前应用预处理步骤（若输入为距离矩阵，则忽略这些参数）：

• 数据标准化：对每列数据减去均值并除以标准差，以标准化数据。
• 应用 PCA 预处理：对于高维（如 100 或 1000 维）或变量高度相关的数据集，可通过 PCA 预处理加速计算并消除相关性。
• 主成分数量：PCA 预处理时使用的主成分数目。