什么是TSNE

最新推荐文章于 2024-05-22 16:09:11 发布
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TSNE算法简介及其局限性
StyVue的博客
09-21 1237
TSNE算法的基本思想是通过优化目标函数，使得数据点在低维空间中的映射位置与原始高维空间中的相似度尽可能地保持一致。具体来说，它通过计算数据点之间的相似度（通常使用高斯核函数），构建高维空间中的相似度矩阵，然后通过随机梯度下降等优化方法，在低维空间中找到最优的映射位置，使得低维空间中的相似度矩阵与高维空间中的相似度矩阵尽可能地接近。首先，TSNE是一种计算密集型算法，对于大规模数据集，其计算成本较高。总的来说，TSNE算法是一种强大的数据降维和可视化工具，适用于发现和展示高维数据中的模式和结构。
TSNE算法 - 了解及缺陷
bug_code702的博客
09-24 527
数据可视化的主观性：TSNE算法本质上是一种非线性降维技术，它旨在将高维数据映射到低维空间中以保持数据之间的相对距离。因此，不同的参数设置可能导致不同的可视化结果，使得结果的解释性有一定的主观性。随机性：TSNE算法中存在随机性，即对于相同的输入数据，每次运行算法可能得到稍微不同的结果。由于数据的稀疏性，数据之间的距离计算可能受到影响，从而导致降维结果不准确。了解这些缺陷有助于更好地理解算法的适用范围和限制，并选择适当的参数和预处理步骤以获得准确可靠的结果。最后，我们打印降维后的数据。TSNE算法是什么？
白话tSNE原理与一些实践细节
2301_77186032的博客
04-23 1149
假设一个以数据点 𝑥𝑖为中心，半径为 r 的 m 维球(二维空间就是圆，三维空间就是球)，其体积是按 r 的 m 次方增长的，假设数据点是在 m 维球中均匀分布的，我们来看看其他数据点与𝑥𝑖的距离随维度增大而产生的变化。从图中可以看到，随着维度的增大，大部分数据点都聚集在 m 维球的表面附近，与点𝑥𝑖的距离分布极不均衡。较大的perplexity值会关注数据的全局结构，产生更大范围的吸引力，数据点会更加紧密。较小的perplexity值会关注数据的局部结构，产生更小范围的吸引力，数据点会更加松散。
tsne
深入浅出讲透复杂深奥的问题
04-21 826
t-SNE全称为t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，翻译为t-随机邻近嵌入，它是一种嵌入模型，能够将高维空间中的数据映射到低维空间中，并保留数据集的局部特性，该算法在论文中非常常见，主要用于高维数据的降维和可视化。 ...
tSNE
热门推荐
Flyingzhan的博客
03-11 1万+
t-SNE 简介          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 和 Geoffrey Hinton在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。          t-SNE是由S...
tsne降维python可视化
05-11
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding（TSNE）是一种流行的非线性降维技术，尤其适用于数据可视化。Python作为数据科学的首选语言，提供了强大的库如`scikit-learn`来实现TSNE。 本文将深入探讨TSNE降维...
数据降维tSNE
05-22
在给定的文件中，我们可以看到几个与tSNE相关的MATLAB函数，如`tsne.m`、`tsne_p.m`、`tsne_d.m`、`x2p.m`和`d2p.m`，这些可能是实现tSNE算法的核心部分。 tSNE的主要思想是通过在高维空间中构建概率分布，然后在低...
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 Maaten和Geoffrey Hinton于2008年提出。该算法主要用于可视化高维数据，将复杂的多维数据映射到...
TSNE算法是什么？该算法有什么缺陷？
data+scenario+science+insight
06-28 5512
TSNE算法是什么？该算法有什么缺陷？ TSNE算法是什么？ TSNE是一种通过在二维或三维地图中给每个数据点一个位置来实现高维数据可视化的统计方法。它是基于Sam Roweis和Geoffrey Hinton最初开发的随机邻居嵌入（SNE），随后Laurens van der Maaten提出了T-分布的变体，即TSNE模型。 t-SNE是一种非线性降维技术，适合于将高维数据嵌入到二维或三维的低维空间中进行可视化。具体地说，它通过一个二维或三维点对每个高维对象进行建模，使得相似对象由附近
t-sne_t-SNE_tSNE_
09-30
tsne降维聚类，可视化，可画3D图，可运行，效果不错
tSNE_matlab.zip
07-11
t-sne的matlab代码，可以实现数据集的可视化 简单实用
TSNE
qq_42991073的博客
10-10 252
转自：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/45920827
SNE、TSNE
zhangweiguo_717的博客
04-16 1万+
TSNE是由SNE衍生出的一种算法，SNE最早出现在2002年，它改变了MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想，将高维映射到低维的同时，尽量保证相互之间的分布概率不变，SNE将高维和低维中的样本分布都看作高斯分布，而Tsne将低维中的坐标当做T分布，这样做的好处是为了让距离大的簇之间距离拉大，从而解决了拥挤问题。从SNE到TSNE之间，还有一个对称SNE，其对SNE有部分改进作用。 S
t-SNE：可视化 降维
weixin_39393430的博客
12-04 800
t-SNE：可视化效果最好的降维算法 以下文章来源于DeepHub IMBA 文章目录t-SNE：可视化效果最好的降维算法降维什么是t-SNE？t-SNE工作原理要点PCA vs t-SNE总结 降维 1D，2D和3D数据可以可视化。但是在数据科学领域并不总是能够处理一个小于或等于3维的数据集，我们肯定会遇到使用高维数据的情况。对于数据科学专业人员来说，有必要对工作数据进行可视化和深入了解，以便更好地完成工作，我们可以使用降维技术 降维技术的另一个最受欢迎的用例是在训练ML模型时降低计算复杂度。通过使用降维
matlab中tsne函数,matlab tsne
weixin_34254848的博客
03-19 1112
acaatrt.tsnein eeerhopoooapwrtciietahr s...nledtsne.aLadSa tTM43 as oo ooiinig stan...uy 20Ci)iEpMutn1nAbtatSnetecneto Swa ruh...Maa sapdbi owef otaef ageeiei acaon n ceicsmuai rulsfwrorlr ngnerngclul...
T-SNE图
m0_73916791的博客
05-22 2137
拿到这个样例真的很懵逼，首先不知道横纵坐标是什么意思，各种颜色是什么意思。研究了半天感觉不同颜色应该是代表着监督学习中的不同的类别，这个图的作用应该是看数据的分布，但是还是不知道横纵坐标是什么意思。后来查了半天才知道这玩意叫T-SNE图，一种广泛用于高维数据可视化的降维算法。通过将高维数据嵌入到二维或三维空间中，使得对复杂的数据结构的理解更加直观。全称叫t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-分布随机邻域嵌入。
T-SNE理解
莫一丞元
09-09 1066
主要应用于可视化，虽然降维效果好，但是时间太长。该算法知道即可。 t-SNE: t-分布领域嵌入算法，读作“Tee-Snee”，它只在用于已标记数据时才真正有意义，可以明确显示出输入的聚类状况。主要想法就是，将高维分布点的距离，用条件概率来表示相似性，同时低维分布的点也这样表示。只要二者的条件概率非常接近（用相对熵来训练，所以需要label），那就说明高维分布的点已经映射到低维分布上了。 Sklearn提供API Sklearn.mainflod.TSNE 方法 ...
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
极光喵的博客
03-16 6414
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。
tsne是什么
最新发布
03-30
tsne_model = TSNE(n_components=n_components, perplexity=perplexity, learning_rate=learning_rate) embedded_data = tsne_model.fit_transform(data) return embedded_data # 示例：随机生成一些高维数据并...
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