从SNE到t-SNE再到LargeVis 链接

最新推荐文章于 2024-03-16 15:57:22 发布
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分类专栏： 可视化 文章标签： t-SNE SNE LargeVIS 可视化 高维
本文推荐了两篇深入浅出的t-SNE算法文章，作者详细解析了从SNE到t-SNE再到LargeVis的发展历程，并分享了在t-SNE使用过程中的常见问题及解决方案，对于理解和应用t-SNE算法具有很高的参考价值。

今天在网上看到了两篇不错的讲解t-SNE的文章，虽然有些小错误，但是瑕不掩瑜，作者写得非常认真，对于理解t-SNE方法有很大的帮助。因为作者不允许转载，所以这里记录一下这两篇文章的链接以备后来查阅。这两篇文章分别是

从SNE到t-SNE再到LargeVis

t-SNE使用过程中的一些坑

机器学习基础算法 (十五) - t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
海棠AI实验室
01-05 1443
t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）是一种非线性降维技术，广泛应用于高维数据的可视化。它通过保留数据点之间的局部结构来将高维数据映射到低维空间，通常为二维或三维空间。t-SNE被广泛应用于图像处理、文本数据分析以及基因表达数据等领域，尤其是在可视化数据集时表现出色。本文将详细介绍t-SNE的原理、Python实现以及应用场景，通过实际案例来展示其在数据降维和可视化中的优势。t-SNE是一种强大的非线性降维方法，尤其适用于高维数据的可视化。它能够有效地保留数据的局部结构，尤其适用于图像、文本和基因数据等领域。
从SNE到t-SNE再到LargeVis
weixin_34051201的博客
04-18 231
http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/  
五、降维——从SNE到t-SNE再到LargeVis
Nicole的博客
05-18 3415
0x00 前言 本文谢绝转载，如有需要请联系bindog###outlook.com，###换成@ 数据可视化是大数据领域非常倚重的一项技术，但由于业内浮躁的大环境影响，这项技术的地位渐渐有些尴尬。尤其是在诸如态势感知、威胁情报等应用中，简陋的可视化效果太丑，过于华丽的可视化效果只能忽悠忽悠外行，而给内行的感觉就是刻意为之、华而不实。 曾几何时，可视化技术不过是一种数据分析的手段罢了。惭愧的...
[全面解析] 机器学习中的数据聚类效果的可视化手段——从SNE到t-SNE再到LargeVis
S20144144的博客
09-26 389
[全面解析] 机器学习中的数据聚类效果的可视化手段——从SNE到t-SNE再到LargeVis http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/
tSNE_function_matlab.zip_matlab t-SNE_t-SNE_t-SNE matlab_tsne降维_
07-14
**t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）**是一种流行的数据可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便于观察数据的结构和模式。在MATLAB环境中，t-SNE的实现通常包括几个关键步骤和...
降维系列之 SNE与t-SNE
01-06
t-SNE是一种经典的降维和可视化方法，是基于SNE（Stochastic Neighbor Embedding，随机近邻嵌入）做的，要了解t-SNE就要先了解SNE。本文同样既是总结，又是读论文笔记。 SNE 随机近邻嵌入 SNE的的第一步是用条件概率...
t-sne_t-SNE_tSNE_
09-30
**t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）**是一种强大的非线性降维技术，主要用于高维数据的可视化和聚类。t-SNE在机器学习和数据分析领域被广泛应用，因为它能有效地将高维数据转换成低维空间，...
MATLAB实现T-SNE降维特征可视化（完整源码和数据)
11-12
1.T-SNE降维特征可视化，MATLAB程序（完整源码和数据) 2.T-分布随机邻域嵌入，主要用途是对高维数据进行降维并进行可视化，以便更好地理解和发现数据之间的结构、模式和聚类关系。它被广泛应用于数据可视化、数据...
largeVis:用于可视化R的大型高维数据集的largeVis算法的实现
05-17
largeVis 这是（ ）中描述的largeVis算法的实现。 它还包括： C ++中的Rcpp和OpenMP实现了一种非常快的k近邻估计算法。 有关性能的详细信息，请参见文件。 聚类算法的有效实现： HDBSCAN OPTICS DBSCAN 像可视化流形的功能。 新闻摘要 0.1.10版重新添加了聚类功能，还向largeVis添加了动量训练，以及许多其他功能和改进。 CRAN已接受版本0.1.9.1。 非常感谢Uwe Ligges和Kurt Hornik的协助，建议和耐心。 一些例子 使用HDBSCAN进行群集 可视化嵌入 建筑笔记 关于R 3.4的注意事项：在R 3.4之前，CRAN二进制文件可能是在没有OpenMP的情况下编译的，要使OpenMP在Mac OS X上运行还有些棘手。 R 3.4应该对此进行了更改（更好），R 3.4默认情况下本机使用clang
Python-一个用于可视化和操作高维数据的python工具箱
08-12
一个用于可视化和操作高维数据的python工具箱
SNE到t-SNE再到基于t-SNE的各种降维算法发展
小鸡啄米
03-27 423
参考链接：http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/
t-SNE降维算法详解（附matlab代码）
yyyyyyep的博客
06-27 4326
t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常好。与PCA一样，t-SNE不是线性降维技术，它遵循非线性，这是它可以捕获高维数据的复杂流形结构的主要原因。
赛题理解： 阿里天池 零基础入门金融风控-贷款违约预测
123liudong
09-15 714
文章目录题意理解提交与指标需要注意的地方 本次赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/information 题意理解 这道题的目的是预测用户是否违约，本质上就是一个二分类问题。 每个样本有 47 个特征，其中 15 个特征做了匿名化处理，不同的特征具有不同的性质！如id是离散的，且没有顺序以及大小的关系；grade表示贷款等级虽然同样是离散的，但他是有大小之分的，因此在建模之前应当尽量考虑这些关系~ 数据的样本数量超过120
Largevis算法
zhangweiguo_717的博客
04-30 4657
Largevis是国内某博士在TSNE基础上加工得到的一种新型算法，其改进处在于用一种半并行的树搜索算法+低维空间中基于核距离的概率分布，并采用了大量的百万级以上数据作为例子，画出了非常炫酷的散点图，我只能说他的计算机太厉害了，SNE系列的算法一直都有一个最大的毛病，就是计算成本大，消耗内存，每次迭代都需要所有样本参与进行。 在计算高维分布之前，邻域图的重建采用以下算法，就是多个点同时进
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
最新发布
极光喵的博客
03-16 6131
在t-SNE算法中，高维空间的相似度是通过高斯（正态）分布计算的，而低维空间的相似度是通过t分布（具体来说是自由度为1的t分布，也叫做柯西分布）计算的。– 输入：这里的输入是低维空间中的点的坐标（初始通常是随机的），我们通过梯度下降来更 新这些坐标，使得低维空间中的相似度矩阵 Q 接近高维空间的相似度矩阵 P。– 标签: 在这个优化问题中，我们可以将高维空间中的点的相似度 P 视作是“标签”，因为我们 的目标是使低维空间中的点的相似度 Q 尽可能地接近 P。我们可以考虑一个更复杂的例子。
largevis matlab,EEGVIS: A MATLAB Toolbox for Browsing, Exploring, and Viewing Large Datasets
weixin_32441957的博客
03-20 176
EEGVIS: A MATLAB Toolbox for Browsing, Exploring, and Viewing Large DatasetsAbstract:Recent advances in data monitoring and sensor technology have accelerated the acquisition of very large data sets. ...
MATLAB实现图片t-sne分布可视化
首先，T-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用于高维数据可视化的方法，特别适用于将高维空间中的数据点映射到二维或三维空间中，以便于人们直观地观察和理解数据的结构。MATLAB是一种广泛...
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