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t-SNE：可视化效果最好的降维算法

什么是t-SNE？ t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。...t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。...t-SNE工作原理 首先，它将通过选择一个随机数据点并计算与其他数据点（|xᵢ—xⱼ|）的欧几里得距离来创建概率分布。...通过以上的计算，t-SNE将所有数据点随机排列在所需的较低维度上。 ? t-SNE将再次对高维数据点和随机排列的低维数据点进行所有相同的计算。但是在这一步中，它根据t分布分配概率。...这就是名称t-SNE的原因。t-SNE中使用t分布的目的是减少拥挤问题（后面与PCA对比可见）。 但是请记住，对于高维数据，该算法根据正态分布分配概率。

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通俗理解一个常用的降维算法(t-SNE)

以下文章来源于Python与算法社区，作者zhenguo 作者：草yang年华 来源：python与算法社区 1 t-SNE 背景介绍 最易被我们视觉观察到的维数是一维，二维和三维，四维及以上用图形表达都不会那么直观...很久以前，就有人提出一种降维算法，主成分分析(PCA) 降维法，中间其他的降维算法陆续出现，比如 多维缩放(MDS)，线性判别分析(LDA)，等度量映射(Isomap)。...他们改进SNE算法为t-SNE算法，并使它在降维领域得到更广泛的应用。...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。...从而达到高维空间和低维空间对应的点概率相同的目的。 5 t-SNE降维对比分析 以MNIST数据集，降维并可视化为例，可以看到t-SNE 算法明显好于其他降维算法： ? ? ? ?

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    你竟然还不知道t-SNE降维算法！

    t-SNE降维算法 在科学研究中处理高维数据的童鞋们，常常会遇到这种问题：我们明明知道自己的数据具有很好的内部特征，却无法找到合适的降维算法展示出来。...这里我们介绍一种非线性算法，t分布随机邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE）是一种用于探索高维数据的非线性降维机器学习算法。...另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理，基因组数据和语音处理。...在R中具有Rtsne包可以实现t-SNE分析，所使用的函数为Rtsne(X, ...)，其中X为数据矩阵，每一行为一个记录，Rtsne对行进行降维排序。...在生物学中，扩增子、宏基因组群落组成数据以及宏基因组、基因组的功能注释数据也可以使用t-SNE算法进行分析，下面进行实例分析： #读取KEGG注释数据 kegg=read.table("genome_kegg.txt

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    Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法

    在数据科学和分析中，理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间，提供了对数据结构的详细洞察。...这种算法主要被用来可视化高维数据，并帮助揭示数据中的内部结构。...低维映射：在低维空间（通常是 2D 或 3D）中，t-SNE 同样为数据点之间定义了一个概率分布，但这里使用的是 t 分布（自由度为1的学生 t-分布），这有助于在降维过程中避免“拥挤问题”（即多个高维点映射到相同的低维点...可以看到： Barnes-Hut t-SNE算法已经有效地将高维数据分离成不同的簇。...Barnes-Hut t-SNE优化了原始 t-SNE 算法的计算效率，使其能够在实际应用中更为广泛地使用。

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    降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 python 实现

    本文介绍三种常用降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 Python 实现。 数据集 提取游戏音频 5.7W 段，提取声音指纹特征，放在 fea.json 文件中用于测试。...PCA 主成分分析方法(Principal Component Analysis，PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。...t-分布领域嵌入算法(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE)是一种降维技术，用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集，从而使其可视化。...与其他降维算法(如PCA)相比，t-SNE创建了一个缩小的特征空间，相似的样本由附近的点建模，不相似的样本由高概率的远点建模。...一致的流形近似和投影（UMAP）是一种降维技术，类似于t-SNE，可用于可视化，但也可用于一般的非线性降维。

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    深度 | 详解可视化利器t-SNE算法：数无形时少直觉

    t-SNE 主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中距离相近的点投影到低维中仍然相近。t-SNE 同样能生成漂亮的可视化。 当构建一个预测模型时，第一步一般都需要理解数据。...因此我们可以对映射的低维数据点 y_j 和 y_i 之间的相似度进行建模： ? 我们的总体目标是选择 Y 中的一个数据点，然后其令条件概率分布 q 近似于 p。...结语 t-SNE 是一种可视化高维数据的优秀算法，它经常要比其它降维算法生成更具特点的可视化结果。...在数据分析中，获得数据的先验知识总是很重要的，正如华罗庚先生说过：数无形时少直觉，形少数时难入微，我们只有先理解了数据的大概分布，然后再能选择具体的算法对这些数据进一步分析。...数形结合百般好，隔离分家万事休，也许高维数据的可视化与机器学习算法的结合才是数据分析的正确打开方式。

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    算法金 | 一个强大的算法模型：t-SNE ！！

    t-SNE 的计算复杂度较高，不适合大规模数据集7.3 不同算法的优劣势每种降维算法都有其优劣势，选择合适的算法取决于具体的数据集和任务需求：PCA：优点是计算速度快，结果容易解释，适用于线性关系较强的数据集...缺点是对数据噪声敏感，计算复杂度中等通过以上对比，可以更好地理解不同降维算法的适用场景和特点，从而选择最适合具体任务的算法8....算法，并结合不同的参数调优和可视化效果进行展示应用案例：t-SNE 在图像数据、文本数据和生物信息学中的应用展示了其强大的降维和可视化能力误区和注意事项：t-SNE 不适合大规模数据集，参数选择对结果影响较大...，低维空间中的距离解释需要谨慎与其他降维算法的对照：t-SNE 与 PCA、LLE、UMAP 和 MDS 等降维算法在原理、应用场景和计算复杂度上各有不同，可以根据具体任务选择合适的算法相关与相对的概念...在实际应用中，结合数据特点和任务需求，选择合适的降维方法，才能发挥数据分析和可视化的最大效用。

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    还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附PythonR代码）

    为了理解t-SNE如何工作，让我们先了解什么是降维？ 简而言之，降维是在2维或3维中展现多维数据（具有多个特征的数据，且彼此具有相关性）的技术。...在降维算法的帮助下，您将能够清晰地表达数据。 3. t-SNE与其他降维算法 现在你已经了解什么是降维，让我们看看我们如何使用t-SNE算法来降维。...4.1算法 步骤1 随机邻近嵌入（SNE）首先通过将数据点之间的高维欧几里得距离转换为表示相似性的条件概率。数据点 ? 与数据点 ? 的相似性是条件概率 ? ——如果邻域被选择与在以 ?...之间的差必须为零，以便在高维和低维中完美复制图。 通过该逻辑，SNE试图使条件概率的这种差异最小化。 步骤3 现在讲讲SNE和t-SNE算法之间的区别。...非线性降维算法t-SNE通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的模式来找到数据中的规律。它不是一个聚类算法，而是一个降维算法。这是因为当它把高维数据映射到低维空间时，原数据中的特征值不复存在。

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    算法-二维数组中的查找

    问题： 在一个二维数组中，每一行元素都按照从左到右递增的顺序排序，每一列元素都按照从上到下递增的顺序排序。实现一个查找功能的函数，函数的输入为二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...要查找数组7在不在数组内，根据前人总结出来的规律，我们可以这样做： 选择从数组的右上角的点开始比较，此时该值为9，9>7，同时9还是第四列最小的数字，那么这意味着，第四列都不可能找到7，于是我们可以直接删除第四列...如果相等的话，查找就结束了~~~ 所以无论是哪一种情况，都可以让我们删除一个行或一个列，下一次要比较的那个值就是删除后的二维数组的右上角的值，总之永远在用右上角的值在比较。...：matrix[row * columns + column]，这是因为我们把二维数组作为参数传递了，参数传递时将二维数组的强制转换为一维指针，这就相当于把二维数组按照行连起来，连接成一个一维数组，那么...matrix[row * columns + column]不就是对应二维数组中的第row行，第column列的那个数么。

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    综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

    论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。...图 3：偏差和方差的不同组合的图示‍ 图 4：在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线‍ 图 5：二维高斯分布中的重复子采样 03  交叉验证和超参数优化 几乎所有机器学习算法都需要我们机器学习研究者和从业者指定大量设置...图 12：超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method）图示‍ 图 13：k 折交叉验证步骤图示‍ 图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示‍ 编辑：黄继彦

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    深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

    ▌1.1 性能估计：泛化性能与模型选择 机器学习模型的性能估计流程可以分为以下三步： 将训练数据输入到学习算法中，以学习模型； 用模型预测测试集标签； 计算模型在测试集上的错误率，推导出模型预测精度。...我们希望通过调整学习算法和从给定的假设空间中选择最佳的执行模型来提高预测性能。...我们想要确定最适合于手头问题的机器学习算法；因此，我们需要比较不同的算法，从算法的假设空间中选择最佳性能的算法和最佳的执行模型。 尽管上面列出的这三个子任务都需要评估模型的性能，但是却需要不同的方法。...超参数需要在算法运行之前就手动给定，如knn中的k，而模型参数可以由算法自动学习到。...另一个超参数是正则化参数估计的值。 在训练集上运行算法时更改超参数的值可能会产生不同的模型。从一组由不同的超参数值产生的模型中寻找最佳模型的过程称为模型选择。

    2.5K40

    推荐｜机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择！

    摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。...偏差和方差的不同组合 在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线 二维高斯分布中的重复子采样 三、超参数优化和模型选择 几乎所有机器学习算法都需要机器学习研究者和从业者指定大量设置。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。

    1.4K70

    综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

    论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 虽然上面列出的三个子任务都是为了评估模型的性能，但是它们需要使用的方法是不同的。...图 4：在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线。 图 5：二维高斯分布中的重复子采样。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。

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    R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告|附代码数据

    p=6592 我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合pca， t-SNE算法等数值方法 降低维度有两个主要用例：数据探索和机器学习。...在这篇文章中，我们将研究降维技术： 主成分分析（PCA）： 最流行的降维方法 核PCA：PCA的一种变体，允许非线性 t-SNE t分布随机邻域嵌入： 非线性降维技术 这些方法之间的关键区别在于PCA输出旋转矩阵...我们将对训练数据执行PCA并研究解释的方差以选择合适的维数 ## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12...# 注意：这会高估实际效果 accuracy <- get.accuracy(preds.kpca, df$Region[samp.test]) 摘要 我们看到了如何使用PCA，KPCA和t-SNE来降低数据集的维数...---- 本文选自《R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告》。

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    数据降维以及细胞亚群分类

    t-SNE 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法，非常适用于将高维数据降维到二维或者三维，再使用散点图等基本图表进行可视化。...UMAP 应该说是目前最好的降维算法了，现在的 10X 单细胞的降维图都选择了 UMAP，因为其能最大程度的保留原始数据的特征同时降低特征维数。...t-SNE 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。非常适用于将高维数据降维到二维或者三维，再使用散点图等基本图形进行可视化。...（1）t-SNE 倾向于保存局部特征，对于本征维数（intrinsic dimersionality）本身就很高的数据集，是不可能完整地映射到二到三维的空间。...（2) t-SNE 没有唯一最优解，且没有预估部分。如果想要做预估，则可以考虑在降维之后构建一个回归方程之类的模型。但是要注意，在 t-SNE 中，距离本身是没有意义的，都是概率分布问题。

    1.5K10

    机器学习速成第三集——无监督学习之降维（理论部分）！

    例如，在图像处理中，可以通过降维技术减少计算复杂度，提高算法效率；在生物信息学中，降维有助于揭示基因表达数据中的潜在结构。...每种降维方法都有其独特的应用场景和优势，因此在实际应用中需要根据具体需求选择合适的降维技术。 主成分分析（PCA）在处理大规模数据集时的效率和限制是什么？...这有助于识别和分析不同数字之间的相似性和差异性。 使用scikit-learn库中的load_iris函数加载iris数据集，并通过t-SNE算法实现特征数据的降维与可视化。...样本数量少于特征维数时失效：当样本数量远小于样本的特征维数时，样本与样本之间的距离变大，使得距离度量失效，导致LDA算法中的类内、类间离散度矩阵奇异，不能得到最优的投影。...提取图像的局部特征：NMF能够有效地提取图像数据的局部特征，适用于图像处理等任务。 缺点： 当矩阵维数较大时非常耗时：随着矩阵维数的增加，NMF算法的计算复杂度会显著提高，导致运行时间过长。

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    R语言做t-SNE降维的一个简单小例子

    之前有人在公众号留言问过用R语言如何实现t-SNE降维，今天的推文介绍一下R语言实现的代码，主要内容参考自链接 https://datavizpyr.com/how-to-make-tsne-plot-in-r.../ t-SNE 的全称是 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，具体的计算原理我也不懂，反正就是类似PCA把高维度的数据转换成低维度的数据 示例数据集用到的是企鹅的数据集...") install.packages("Rtsne") 加载需要用到的R包 library(tidyverse) library(palmerpenguins) library(Rtsne) 选择数据集中的数值型变量用于后续分析...选择数据框中的数值变量 select(where(is.numeric)) 给数据集添加1：多少行的数字 mutate(ID=row_number()) 数据集里指定列作为行名（前提是不能有重复）column_to_rownames...("ID") t-SNE降维 tSNE_fit% select(-species) %>% scale() %>% Rtsne() 提取降维结果 tSNE_fit$

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    MATLAB中的机器学习算法选择与模型评估

    MATLAB中的机器学习算法选择与模型评估引言机器学习是人工智能的重要组成部分，MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习工具箱，使得用户能够轻松实现各种机器学习算法。...在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中选择合适的机器学习算法，并对模型进行评估。我们将通过具体的代码示例来加深理解。1....MATLAB中的机器学习工具箱MATLAB的机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）提供了一系列算法和函数，用于处理分类、回归、聚类等任务。...算法选择选择合适的机器学习算法通常依赖于以下几个因素：数据类型：分类、回归或聚类。数据规模：小数据集或大数据集。模型复杂度：是否需要解释性强的模型。...小结与展望本文讨论了在MATLAB中进行机器学习和深度学习的不同方法，包括算法选择、模型评估、超参数调整、模型集成以及特征选择等内容。

    12210
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