无监督学习t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)

最新推荐文章于 2024-12-12 10:46:37 发布
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t-SNE

１．t-SNE主要是用来对高维数据进行降维可视化，它是一种非线性降维算法
２．t-SNE将点与点之间的相似度转换为条件概率
　　
　　对于原始高维数据 x i x^i xi和 x j x^j xj之间的相似率：
P ( x j ∣ x i ) = S ( x i , x j ) ∑ k ≠ i S ( x i , x k ) \begin{aligned} P(x^j|x^i) = \frac{S(x^i,x^j)}{\sum_{k\neq i}S(x^i,x^k)} \end{aligned} P(xj∣xi)=∑k̸​=i​S(xi,x

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AI学习指南机器学习篇-t-分布领域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）简介
俞兆鹏的博客
07-17 1151
本文介绍了t-SNE算法的基本概念和其在无监督学习中的应用。我们详细解释了t-SNE在降维和可视化高维数据中的作用和优势，并通过实例来说明其在实际问题中的应用。t-SNE通过保持样本点之间的相对距离关系，能够有效地在低维空间中呈现数据的局部结构和全局结构，对于非线性关系也非常敏感。通过将高维数据映射到2维或3维空间，t-SNE可以直观地展示数据的分布和结构，帮助我们更好地理解和分析数据。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用t-SNE算法，在机器学习中取得更好的学习效果。
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）详解
weixin_67075116的博客
02-10 2148
帮助理解数据的分布和聚类情况。，以便人类可以更直观地观察数据的结构和聚类情况。，t-SNE 是一个很好的选择！库来实现 t-SNE，将。尽管 t-SNE 适用于。t-SNE 主要用于。
在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
weifanbio的博客
07-26 1559
Question 1：什么是t-SNE？ t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。它广泛应用于图像处理、NLP、基因组数据和语音处理。 t-SNE 工作原理如下：算法首先计算点在高维空间中的相似概率，然后计算相应低维空间中点的相似概率。点的相似性计算为条件概率，如果在以 A 为中心的高斯（正态分布）下按其概率密度按比例选择邻居，则点 A 将选择点 B 作为其邻居。然后，它尝试最小化高维空间和低
关于t-SNE(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding) t-分布随机近邻嵌入的简单理解
weixin_51963007的博客
08-11 1333
t-sne 是一种探索高维数据 (high-dimensional data) 的方法，其多用于机器学习 (machine learning), 此方法可以将高维数据通过低维[一般是2-D]的形式展现出来。此文章简单谈一点t-sne的使用与理解
t-SNE完整笔记
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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SNE(Stochastic Neighbor Embeddin
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)
张洁的笔记
08-12 8961
之所以谈及t-SNE，主要是因为在深度学习的测试中需要可视化来分析数据的特点，以便于在分类任务中能够知道相似类别之间是否间隔够小，不同类别之间是否间隔够大。从而知道数据是否具有可分性，这是一种无监督的方法，是一种聚类，个人认为在众多不同类型的算法中，包括图像预处理balabala，聚类算法是总重要的，对最终的性能影响也最大。 那么在提到t-SNE时，首先应该了解SNE的思路，SNE其实就是将高维...
无监督学习 - t-分布邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）
galoiszhou的博客
01-19 1137
（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便更好地可视化数据的结构。t-SNE主要用于聚类分析和可视化高维数据的相似性结构，特别是在探索复杂数据集时非常有用。
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
极光喵的博客
03-16 6494
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。
【数据挖掘】 t分布随机邻域嵌入（t-SNE）
大雨的博客
09-20 1814
t分布随机邻域嵌入算法（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，简称t-SNE）是一种用于高维数据降维的非线性技术。该算法由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton在2008年提出，特别适用于将高维数据映射到二维或三维空间，以便于可视化。
学习笔记(07):第四章：非监督学习-t-SNE
sinat_41475087的博客
02-26 275
本章介绍非监督学习相关知识，并通过实例介绍多种聚类降维算法的使用。
学习笔记(03):第四章：非监督学习-t-SNE
weixin_41836794的博客
04-12 161
本章介绍非监督学习相关知识，并通过实例介绍多种聚类降维算法的使用。
机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (一)
Matrix-11
01-18 9198
Introduction 在计算机视觉及机器学习领域，数据的可视化是非常重要的一个应用，一般我们处理的数据都是成百上千维的，但是我们知道，目前我们可以感知的数据维度最多只有三维，超出三维的数据是没有办法直接显示出来的，所以需要做降维的处理，数据的降维，简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度，如果要能达到数据可视化的目的，就要将数据映射到二维或者三维空间。数据的降维是一种无监督的学习过程，我们
机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二)
Matrix-11
01-18 2849
上一篇文章，我们介绍了SNE降维算法，SNE算法可以很好地保持数据的局部结构，该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性，通过最小化条件概率 pj|ip_{j|i} 与 pi|jp_{i|j} 之间的 KL-divergence，将数据从高维空间映射到低维空间。Symmetric SNESNE算法利用的是条件概率，我们也可以利用联合概率，衡量两个空间 \mathcal{X} 与 \mathc
无监督学习——流形学习（t-SNE）
weixin_43580339的博客
07-08 1859
序 之前我们已经说过PCA通常是用于数据变换的首选方法，使人能够用散点图将其可视化，但这一方法的性质（先旋转然后减少方向）限制了其有效性。而有一类可用于可视化的算法叫做流形学习算法，它允许进行更复杂的映射，通常也可以给出更好的可视化。其中一个特别有用的算法就是t-SNE算法。 PCA原理传送门：无监督学习与主成分分析（PCA） 算法原理 流形学习算法主要用于可视化，因此很少用来生成两个以上的新特征。其中一些算法（包括t-SNE）计算训练数据的一种新表示，但不允许变换新数据。这意味着这些算法不能用于测试集：准
【机器学习】机器学习的基本分类-无监督学习-t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）
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t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维的非线性技术，常用于高维数据的可视化。它特别适合展示高维数据在二维或三维空间中的分布结构，同时能够很好地保留局部邻域关系。t-SNE 是一种强大的非线性降维工具，广泛应用于高维数据分析和可视化。尽管存在一些缺点，但通过合理调参和改进版本的使用，它依然是数据科学的重要工具。
无监督学习之t-SNE
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08-08 1755
http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html 一、Visualizing Data using t-SNE 论文链接：http://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf t-SNE(t-distributed stochastic neigh...
DeepLearning：二、t-SNE（Stochastic Neighbor Embedding ）降维方法
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08-11 5911
t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)是一种机器学习中的降维方法，是由Laurens van der Maaten 和Geoffrey Hinton提出的。这是一种将高维数据降维到两维后者三维的非线性降维方法，并且可以通过点可视化出来。
无监督Embedding
luckyqiong
03-23 511
做无监督，关键是找到输出的标签。在NLP中，可以用win1作为输入，邻近的短语win2作为输出，来训练unsupervised deep representation 参考文献：Rie Johnson and Tong Zhang. 2015b. Semi-supervised convolutional neural networks for text categorization via re...
无监督学习-近邻嵌入(unsupervised learning-Neighbor Embedding)
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09-16 417
#非监督学习 非线性降维方法，根据一个点与其临近点关系进行降维操作，neighbor embedding，又称之为manifold learning，流形学习。 降维凭借的是data point 和data point之间的关系，在降维前的空间中每一个点和它的邻居之间的关系来做降维。 LLE 除了PCA，线性降维方法还有LLE，Xi有一些它的邻居xj,最小化下图的函数，然后找出wij，降维后它们...
the t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) 详细解释这个
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03-08
嗯，用户让我详细解释一下t-SNE，也就是t分布随机邻域嵌入。首先，我得回忆一下t-SNE的基本概念和应用场景。记得它是一种降维技术，主要用于高维数据的可视化，比如将高维数据降到2D或3D，方便人们观察数据的结构。 ...
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