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 ...
原文：t-SNE and PCA
.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 . 复现demo .PCA 主成分分析是进行特征提取，会在原有的特征的基础上产生新的特征，新特征是原有特征的线性组合，因此会达到降维的目的，但是降维不仅仅只有主成分分析一种 当特征变量很多的 ...
2020-02-15 21:40 0 688 推荐指数：
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