流形学习t-SNE，LLE，Isomap
了各种各样的技术。然而，流形学习寻求一种可以推广到所有数据结构的方法。 不同的数据结构指的是数据中不同 ...
原文：初次接触流形学习和t-SNE技术
流形学习 低维流形空间映射到高维空间中去 低维 gt 高维，看了一天觉得这样好理解 ，也就是说一个高维空间可以有一个简单的低维流形空间来刻画。 举个简单的栗子，一个圆在二维空间中需要 x,y 两个坐标参数，而在极坐标系中只需要半径r一个参数就可以刻画出来了，也就是说高维空间中存在性质的冗余。流形学习要做的就是找到高维空间的嵌入空间 低维空间，嵌入空间是给后面的sklearn埋下伏笔 网上冲浪的许久 ...
2020-02-07 20:31 0 734 推荐指数：
相关推荐
t-SNE and PCA
1.t-SNE 知乎 t-分布领域嵌入算法 虽然主打非线性高维数据降维，但是很少用，因为 比较适合应用于可视化，测试模型的效果 保证在低维上数据的分布与原始特征空间分布的相似性高 因此用来查看分类器的效果更加 1.1 复现demo 2.PCA 主成分 ...
T-sne降维
1. SNE原理 基本原理： 是通放射变换 将数据点映射到概率分布上，分为两个步骤： 构建高维对象之间的概率分布，使得相似的对象有更高的概率被选择，而不相似的对象有更低的概率。 SNE 在低维空间中构建这两个分布，使得两个概率分布尽可能相似。 t-SNE是非监督的降维 ...
t-SNE 聚类
一个有效的数据降维的方法 t-SNE，类似PCA的主成分降维分析。 参考： t-分布邻域嵌入算法（t-SNE algorithm）简单理解 t-SNE初学 很好的教程：An illustrated introduction to the t-SNE algorithm 有点复杂额 ...
t-SNE 从入门到放弃
t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种用于降维的机器学习算法，在 2008 年由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 提出。 t-SNE ...
Python中T-SNE实现降维
Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import ...
流形学习
1. 什么是流形 两个例子： 现在我们想表示一个圆， 在平面直角坐标系中，这个圆可以被一个二维点集{(x,y)| x^2 + y^2 <=R^2}表示。所以圆是二维的object 在极坐标系中，这个圆可以这样表示：圆心在原点，然后给定半径R。所以圆 ...
流形学习
流形学习 目录 流形学习 数据降维问题 什么是流形？ 什么是流形学习？ 局部线性嵌入 拉普拉斯特征映射 拉普拉斯矩阵进行数据降维的具体做法 第一步 第二步 ...