基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|t-SNE降维算法

最新推荐文章于 2024-08-27 13:05:55 发布
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分类专栏： python 数据挖掘 文章标签： 算法 python
原文链接：http://bindog.github.io/blog/2018/07/31/t-sne-tips/
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本文深入探讨t-SNE降维算法，一种基于数据原有趋势重建低维度数据趋势的无监督机器学习方法，特别适合将高维数据降维至2D或3D进行可视化。文章提供了详细的解释和应用实例，附带源代码和tensorflow实现方式。

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t-SNE降维算法

t-SNE 也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。它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度(二维或三维)下数据趋势的无监督机器学习算法。

下面的结果展示参考了源代码，同时也可用 tensorflow 实现(无需手动更新参数)。
在这里插入图片描述

t-SNE 降维算法展示
PyG利用GAT实现Cora、Citeseer、Pubmed引用论文节点分类
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02-11 1429
本专栏内包含基于GNN的项目实战案例（PyG实现），以及研究多年遇到的问题和一些总结与注意事项，理论与实践相结合，每一个代码实例都附带有完整的代码。
T-SNE代码（python）
06-10
t-SNE算是比较新的一种方法，也是效果比较好的一种方法。t-SNE是深度学习大牛Hinton和lvdmaaten（他的弟子？）在2008年提出的，lvdmaaten对t-SNE有个主页介绍：tsne,包括论文以及各种编程语言的实现。
t-SNE降维原理及python实现代码
qq_27802435的博客
10-09 1万+
t-SNE（Stochastic Neighbor Embedding  t分布随机邻域嵌入）   PCA的局限性 PCA是一种线性算法，它不能解释特征之间的复杂多项式关系。而t-SNE是基于在邻域图上随机游走的概率分布来找到数据内的结构。 线性降维算法的一个主要问题是不相似的数据点放置在较低维度表示为相距甚远。但为了在低维度用非线性流形表示高维数据，相似数据点必须表示为非常靠近，这不是线...
python使用t-sne算法降维，方便可视化
呆萌的代Ma
04-13 2633
常用的降维算法有LDA，PCA；但通常为了方便可视化，我们使用t-sne降维算法。 PCA的算法可以参考：异常检测2——PCA异常检测 t-san的算法可以参考：t-SNE算法 示例代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() def get_data(): """生成聚类数据""" from sklearn.datasets import make_blob
降维方法——t_SNE原理及python代码详解
m0_51870122的博客
09-05 4832
t_SNE原理和公式，有python代码，把手写数字数据集降为二维
Python T-sne降维
coolsunxu的博客
11-18 411
import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import manifold import matplotlib.pyplot as plt import random import math temp = [] with open('qsar_f...
Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法
最新发布
qq_42568323的博客
08-27 1511
为此，t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法作为一种强大的非线性降维工具，被广泛用于高维数据的可视化和聚类分析。t-SNE通过保留高维空间中数据点的局部邻域结构，使得降维后的数据点在低维空间中保持相似的局部关系。t-分布在低维空间中具有较长的尾部，这使得t-SNE能够更好地处理数据点间的较大距离。算法通过逐步调整低维空间中的数据点位置，来减少KL散度的值，从而得到低维空间中的嵌入。通过最小化KL散度，t-SNE确保在低维空间中，具有相似关系的数据点保持紧密，而不相似的数据点分离开。
Python28-7.5 降维算法之t-分布邻域嵌入t-SNE
Argulo的博客
07-07 623
t-分布邻域嵌入（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）是一种用于数据降维和可视化的机器学习算法，尤其适用于高维数据的降维。t-SNE通过将高维数据嵌入到低维空间（通常是二维或三维）中，使得在高维空间中相似的点在低维空间中仍然保持相似，而不相似的点被分离开来。
11个经典降维算法（AutoEncoder、ICA、ISOMAP、LDA、LLE、T-SNE等）
04-01
标题中的“11个经典降维算法”涵盖了数据科学领域常用的数据降维技术，这些算法在处理高维数据时尤其重要，因为它们可以帮助我们减少计算复杂性，提高模型的可解释性和可视化效果。以下是这些算法的详细介绍： 1. *...
基于t-SNE降维的学生成绩聚类模型_ofgu4_t-SNE_python_whisperedvtt_聚类_
09-30
这个名为"基于t-SNE降维的学生成绩聚类模型"的项目显然利用了这两种方法来探索和理解学生分数数据的结构。让我们详细了解一下t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）和聚类的基本概念以及它们在本...
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...
代码 基于t-sne算法的降维可视化实例
06-04
代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例
Python 使用 tsne 降维
长虹剑的专栏
03-27 2万+
现在t-sne已经集成在sklearn里面了非常好用，下面是自己的一个降维可视化的例子。 所需要的文件 fdata 大致如下12 23 3 23 45 6 4 5 7 6 23 5ftarget大致如下1 1 2 4 这样就可以使用了【其实就是要符合numpy loadtxt的数据格式】#!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding:utf-8 -
t-SNE算法的基本思想及其Python实现
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tszupup的博客
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数据降维与可视化——t-SNE
wzg2016的博客
02-23 1876
声明： manifold：可以称之为流形数据。像绳结一样的数据，虽然在高维空间中可分，但是在人眼所看到的低维空间中，绳结中的绳子是互相重叠的不可分的。 参考sklearn官方文档 对数据降维比较熟悉的朋友可以看这篇博客t-SNE实践——sklearn教程 数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可.
线性与非线性数据降维方法汇总（Python代码实现）
车手只需要车和手，压力来自轮胎
11-05 4259
????作者简介：大家好，我是车神哥，府学路18号的车神???? ????个人主页：应无所住而生其心的博客_府学路18号车神_优快云博客 ????点赞➕评论➕收藏 == 养成习惯（一键三连）???? ⚡希望大家多多支持????~一起加油 ???? 专栏《Fault Diagnosis》 其他专栏： 《LeetCode天梯》 《Neural Network》 《Python》 《Algorithm》 数据降维方法及Python实现前言大纲线性数据降维主元分析（PCA）偏最小二乘法（PLS）独立成分
【机器学习】 Python降维方法列举
gongdiwudu的专栏
07-16 4332
在本文中，我们将研究机器学习用例（ML）任务中经常出现的维度问题的诅咒。我们还将在 Python 中看到几种常见降维方法的实现。
十二种必须掌握的降维知识(Python代码)
CDA数据分析师
05-14 866
介绍 你是否曾经处理过具有一千多个特征的数据集？5万多个特征呢？我曾经有过，让我告诉你这是一项非常具有挑战性的任务，特别是如果你不知道从哪里开始的时候！拥有大量的变量既是好事，也是坏事。我们有大量的数据用于分析，这很棒，但由于规模太大，它变得非常具有挑战性。 在微观层面分析每个变量是不可行的。我们可能需要几天或几个月才能进行任何有意义的分析，我们将会为我们的业务损失大...
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