TSNE——目前最好的降维方法

最新推荐文章于 2025-05-17 09:32:27 发布
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博客围绕TSNE展开，强调其是优秀的降维方法。降维在信息技术领域可简化数据、提升处理效率等，TSNE在这方面有突出表现。
利用tSNE进行数据降维与可视化
AI天才研究院
07-19 3233
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着数据量的增加、复杂度的提升以及应用场景的变化，传统的基于人类的认知模式的数据可视化手段已经无法满足人们对高维数据的快速理解。因此，人工智能领域涌现出了基于机器学习技术的无监督降维方法，如PCA、KMeans等。这些降维方法能够自动发现高维数据中主要特征，并将数据压缩至一定的维度空间中去，从而实现数据的高效
音频数据分析、PCA降维应用实例、TSNE降维、三维绘图——python
yyy199869的博客
12-03 2651
小老师让我在之前分析的情绪数据结果的基础之上，对原始数据进行分析，首先让我用PCA降维一下看看数据分布，然后换了TSNE降维。 真的是小白一枚呜呜呜~每次一个小任务我都要想好久，还会有很多bug 这次任务，我学会了有问题去找官方网站的说明文档，比如要用PCA，我用的是sklearn.decomposition.PCA¶，然后就去sklearn官网里面找到函数，并且这个函数还有 应用实例！ 然后我选了 PCA example with Iris Data-set¶这个例子进行学习，参考链接：PCA e.
数据降维tSNE
05-22
目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。
知识干货-机器学习-TSNE数据降维
studyvcmfc的专栏
07-15 562
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113379115
赛题理解： 阿里天池 零基础入门金融风控-贷款违约预测
123liudong
09-15 751
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
TSNE降维
qingquan_lalala的博客
05-29 1446
sklearn.manifold.TSNE 函数 官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html t-SNE[1]是一种可视化高维数据的工具。它将数据点之间的相似性转化为联合概率，并试图最小化低维嵌入和高维数据的联合概率之间的Kullback-Leibler散度。t-SNE有一个非凸的代价函数，即不同的初始化可以得到不同的结果。 强烈建议使用另一种降维方法（如PCA用于密集数据或Truncate
tSNE算法_matlab,tsne算法原理,matlab
07-11
**tSNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法** tSNE是一种非线性的数据降维技术，由Laurens van der...MATLAB提供了方便的实现，使得研究人员和工程师能够轻松地在实际项目中应用这一强大的降维方法。
机器学习算法实战系列：无监督学习全攻略——聚类与降维核心技术解析
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
04-26 1176
给定数据集D={x₁,x₂,…,xₙ}，将D划分为k个不相交的簇{C₁,C₂,…同一簇内样本相似度高不同簇间样本相似度低“无监督学习是探索未知数据的罗盘，掌握了这些技术，你就能在无标签数据的海洋中发现价值的岛屿！尝试在不同类型数据上应用这些算法结合领域知识解释发现的结构探索图聚类等高级技术在下一篇文章中，我们将深入自然语言处理领域，从词袋模型到Transformer，揭示文本智能处理的奥秘！敬请期待！延伸阅读聚类算法全面综述UMAP原始论文解析深度聚类最新进展。
t-sne降维可视化实例matlab
01-19
这是用t-sne算法对手写数字实例进行降维，可视化的实例，完美实现算法对手写数字的聚类，实现了分类效果。已经过检验可以使用，可放心下载运行。
tsne降维可视化python源码
08-16
tsne降维可视化，将高维数据、图像进行降维，python源码。
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
极光喵的博客
03-16 6412
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。
t-SNE降维算法详解（附matlab代码）
yyyyyyep的博客
06-27 4410
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。
降维方法——t_SNE原理及python代码详解
m0_51870122的博客
09-05 5411
t_SNE原理和公式，有python代码，把手写数字数据集降为二维
TSNE实现降维及可视化
热门推荐
lyy的博客
04-08 1万+
目录前言降维可视化举例： 前言 最近在看迁移学习需要观察迁移效果，需要把特征可视化来查看分布情况，所以需要用到降维可视化这个工具，所以在这里记录一下。 方法挺简单的，阅读本文大概5分钟。 降维 使用TSNE进行降维操作，该函数的输入是flatten之后的特征，即[batch,维度]。 接口参数解释： sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30.0, early_exaggeration=12.0, learning_rate=200.0, n
TSNE数据降维学习【转载】
weixin_34014555的博客
01-19 689
转自:https://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Maaten...
非线性降维tSNE算法
07-27 829
数学建模（四）
【降维】t-SNE
最新发布
wwl412095144的博客
05-17 1716
t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton于2008年提出，主要用于高维数据的可视化和聚类分析。
tsne降维
03-11
### t-SNE降维原理 t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于高维数据可视化的机器学习算法。该技术通过将高维空间中的复杂结构映射到低维空间来实现这一点，通常为二维或三维以便于人类理解[^1]。 #### 局部相似性优化 t-SNE的核心在于其专注于保持样本之间的局部关系而非全局几何特性。具体来说，在原始高维空间中彼此接近的数据点会被转换成在低维表示里同样靠近的位置；而相距较远的对象则不必维持相同的相对位置。这种处理方式使得t-SNE特别适合捕捉并展现簇状模式以及内部细微差别[^2]。 然而值得注意的是，因为只强调局部特征而导致可能出现的空间扭曲现象——即某些部分被过度拉伸或者收缩，这可能导致解释上的偏差。 ### 应用场景 尽管存在上述提到的一些局限性，t-SNE仍然广泛应用于多个领域： - **气候研究**：分析气象参数间复杂的相互作用； - **计算机安全**：识别恶意软件行为模式； - **生物信息学与癌症研究**：揭示基因表达谱型内的潜在联系； - **图像处理**：辅助理解和分类图片集中的视觉元素。 需要注意的是，虽然可以利用t-SNE的结果作为后续建模过程的一部分，但由于每次执行产生的布局可能不同，所以不适合直接用于训练监督式学习模型。相反，更多是用来支持探索性和描述性的数据分析工作。 ```python import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE X = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) model = TSNE(n_components=2, random_state=0) np.set_printoptions(suppress=True) print(model.fit_transform(X)) ```
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