使用t-SNE可视化高维数据集

最新推荐文章于 2025-03-12 10:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-12 10:00:00 发布
阅读量1.2k 收藏 2
点赞数 1
分类专栏： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010705932/article/details/108601890
版权

在这篇文章中，我们将介绍用于数据可视化的t-SNE算法。 t-SNE[1]是用于高维数据的强大降维和可视化技术。

参考资源

[1] Maaten, Laurens van der, and Geoffrey Hinton. “Visualizing data using t-SNE.” Journal of machine learning research 9.Nov (2008): 2579-2605. [paper] [youtube]

[2] An Introduction to t-SNE with Python Example

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践
2401_87715305的博客
10-22 894
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据的可视化。它通过保持数据点之间的相对距离来捕捉数据的局部结构，将高维数据映射到低维空间。t-SNE算法的核心在于它使用了t分布来建模低维空间中的数据点分布，这有助于解决“拥挤问题”，即在低维空间中数据点过于密集，难以区分的问题。
【机器学习】【无监督学习——降维】什么是T-SNE?它跟PCA有什么区别？深入解析t-SNE：从理论到实践的降维可视化指南
一位人工智能领域的小新，想要努力发光发热
11-25 2152
本文全面深入地介绍了t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）这一强大的非线性降维算法。从基础理论到实际应用，文章系统地阐述了t-SNE的核心原理、数学推导、参数调优以及在MNIST数据集上的具体实现。通过与PCA的对比分析，详细说明了t-SNE在保持数据局部结构方面的独特优势。文章还提供了完整的Python实现代码，展示了如何将高维数据可视化，并对结果进行定量分析。无论是机器学习研究者还是实践者，都能从本文获得对t-SNE的深入理解和实用指导。
t-SNE数据可视化sklearn中的digits数据集.html
04-16
t_SNE数据可视化sklearn中的数据集digits，介绍了digits数据集的特性，是一个64维的数据集，同时进行了二维和三维的可视化，二维用到了matplotlib，三维用到了mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
高维数据的可视化 Visualizing data using t-SNE
家家的专栏
05-16 2万+
Visualizing data using t-SNE, Laurens van der Maaten and Geoffrey
【机器学习】基于t-SNE的MNIST数据集可视化探索
最新发布
2303_77200324的博客
03-12 1343
在机器学习和数据科学领域，高维数据的可视化是一个极具挑战但又至关重要的问题。高维数据难以直观地理解和分析，而有效的可视化方法能够帮助我们发现数据中的潜在结构、模式和关系。本文以经典的MNIST手写数字数据集为例，探讨如何利用t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）这一强大的降维技术，将高维的图像数据降维到二维空间，并进行可视化展示。通过本文，我们将深入了解t-SNE的原理、算法步骤，以及如何在Python中实现并应用它，从而更好地理解和探索高维数据的内在特性。
Visualizing Data using t-SNE
MTandHJ的博客
09-03 2939
文章目录概主要内容Stochastic Neighbor Embedding Der Maaten L V, Hinton G E. Visualizing data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008: 2579-2605. 概 t-sne是一个非常经典的可视化方法. 主要内容 我们希望, 将高维数据X={x1,x2,…,xn}\mathcal{X}=\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}X={x1​,x2​,…,
可视化实现： visualizing data using t-SNE
丫头的博客
06-20 5582
2008年的论文，主要是针对高维数据的可视化工作研究。目前常用的非参数化的可视技术如：sammon mapping, Isomap, and locally linear embedding.SNE: Stochastic Neighbor Embedding用来干什么的呢：把数据集中数据之间的高维欧式距离转变了条件概率来表示数据之间的相似度（SNE starts by converting th...
t-SNE完整笔记
gaotihong的博客
08-08 1万+
http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html 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...
MATLAB实现T-SNE降维特征可视化（完整源码和数据)
11-12
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、数据挖掘和机器学习等领域。EXCEL表格直接导入，更换Excel表格...
ptsne.tar.gz_t-sne可视化_参数化t-sne 可视化 降维_数据可视化_数据降维_特征可视化
07-15
描述中的"参数化t-sne 可用于可视化高维数据 降维 特征提取"进一步强调了参数化t-SNE的作用，它不仅能够帮助我们可视化复杂的高维数据，还能通过降维来提取关键特征，这对于理解和分析大数据集来说极为重要。...
数据维度的魔法师：使用scikit-learn进行t-SNE可视化
2401_85761003的博客
06-23 1103
t-SNE是一种非线性的降维方法，它通过保持数据点间的相对距离来捕捉高维空间中的局部结构。与传统的线性降维方法（如PCA）相比，t-SNE在处理非线性结构时更为有效。t-SNE作为一种强大的数据可视化工具，能够帮助我们理解高维数据的结构和模式。通过本文的学习，读者应该能够掌握在scikit-learn中使用t-SNE进行数据可视化的基本步骤和技巧。希望本文能够帮助读者在实际工作中更好地利用t-SNE探索和分析数据。
t-SNE
super
02-06 1270
@爱可可-爱生活 【浏览器里的t-SNE交互可视化】”Interactive t-SNE visualisation in your browser” 网页链接@爱可可-爱生活 【伏尼契手稿——词向量/T-SNE可视化模式分析】《Voynich Manuscript: word vectors and t-SNE visualization of some patterns | Pyevolv
如何利用t-SNE可视化自己的数据集分布
u014546828的博客
12-11 1211
如何用t-SNE可视化自己的数据集？本博客提供的代码可以用cuda运行，速度飞起！
利用t-SNE可视化自己的数据集分布
ts1637605540的博客
07-13 7554
Python下利用t-SNE可视化自己的数据集
T-SNE在minist数据集中的运用
Liu_Piang的博客
05-29 787
标题：T-SNE在minist数据集中的运用 在研究过程中，为了得到模型的可视化过程，在kreas框架下编写了基于minist数据集的卷积神经网络，对测试过程进行保存，采用tensorboard进行可视化，并得到了非常好的效果。 ...
十几年前的降维可视化算法有这么好的效果？还得是Hinton。带你不使用任何现成库手敲t-SNE。
qq_45523675的博客
04-23 1012
xix_ixi​：第iii个原始数据；yiy_iyi​：第iii个输出数据；pj∣ipj∣i​：输入的条件概率；pijp_{ij}pij​：输入的联合概率；qj∣iqj∣i​：输出的条件概率；qijq_{ij}qij​：输出的联合概率；在SNEpj∣iexp−∥xj−xi∥22σi2∑kexp−∥xk−xi∥22σi2i≠jpj∣i。
深度学习计算机视觉 叶梓 度量学习 t-SNE降维可视化（第2章降维
weixin_44523062的博客
06-13 528
github地址 通过MNIST数据训练Siamese对比损失 1 距离和度量学习 如何让一个算法更好的学习到一种度量。K近邻、K-means，SVM，相似比对，搜索相关算法，非常依赖距离度量，来对数据执行分类、聚类、搜索。 欧式、马氏（经过PCA降维A^T后的欧式度量） 欧式、余弦 归一化的余弦距离，归一化后向量相减就是近似夹角弧度 2 非线性度量学习 和 Siamese网络 3 实验MNIST 训练SIamese 1 数据集MNIST生成图片. 两个相同但是顺序不同的MNIST，正例
t-SNE高维数据可视化（python）
AUTO1993的博客
12-01 2万+
t-SNE高维数据可视化（python） t-SNE（t-distributedstochastic neighbor embedding ）是目前最为流行的一种高维数据降维的算法。在大数据的时代，数据不仅越来越大，而且也变得越来越复杂，数据维度的转化也在惊人的增加，例如，一组图像的维度就是该图像的像素个数，其范围从数千到数百万。 对计算机而言，处理高维数据绝对没问题，但是人类能感知的确只有三
t-SNE算法的基本思想及其Python实现
热门推荐
tszupup的博客
12-14 2万+
     &a
Go实现t-SNE算法：高维数据可视化技术介绍
go-tsne项目是这一技术在Go语言中的实现，使得Go开发者可以方便地进行高维数据集的可视化。该技术特别适合于数据点结构复杂且维度较高的数据集，能够有效地揭示数据中的结构，从而实现数据的可视化表达。" 知识点: 1...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值