t nse降低维度的方法 python

t-SNE数据降维(2维3维)及可视化 (最近看了一个叫光谱特征在后门攻击中的用法,读完之后发现是用了一个SVD也就是奇异值分解做了降维,然后用残差网络的representation层残差与残差的奇异值分解后的右奇异值矩阵的第一行做乘法得到correlation,疑惑得很什么时候相关性可以这么算了。于是想到降维可以不用SVD可以用TSNE,就写一下这一块的东西,融合了别人写的二维和三维的可视化) t-SNE全称为t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,翻译为t-随机邻近嵌入,它是一种embedd. 阅读详情

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