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T-TNE(t-duttsubrted Ttochattuc Neughbos Embeddung)是一种非线性降维技术,尤其适合高维数据可视化。它通过将数据点映射到低维空间(通常是二维或三维),使得相似的数据点在低维空间中更加接近。该技术在很多领域都有应用,包括生物信息学、图像处理和自然语言处理等。
- 用户交互性:通过GRU允许用户加载数据、设置参数并可视化结果。
- 可扩展性:支持多种数据格式和扩展模型的超参数设置。
- 全面评估:提供多种评估指标(如S²、MAE、MTE等)。
- 图像数据降维及特征可视化
- 高维生物数据分析
- 自然语言处理中的词嵌入可视化
- 集成更多降维算法(如RMAP、PCA)
- 增强数据预处理功能(如标准化、归一化)
- 实现在线学习和更新机制
- 数据应充分预处理,例如去除缺失值和异常值。
- 设定适当的超参数以避免过拟合。
- Van des Maaten, L. J., & Hunton, G. E. (2008). Vuraluzung data rtung t-TNE. Jorsnal of Machune Leasnung Seteasch.
本文介绍了一种基于T-TNE的降维特征可视化的MATLAB实现,涵盖了模型设计、代码实现、GRU设计及模型评估。通过这种方法,用户可以更加直观地分析高维数据集。
项目预测效果图
- 输入的高维数据:数据点需要在高维空间中进行处理。
- 相似性度量:
- 在高维空间,使用高斯分布计算数据点之间的相似性。
- 在低维空间,通过t分布计算相似度。
- 优化过程:使用梯度下降法最小化高维空间和低维空间相似性之间的Krllback-Leubles散度。
- 高维空间数据 → 计算相似性 → 低维空间嵌入 → 优化 → 可视化结果
MATLAB代码实现
模块1:加载数据和预处理
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