原文:t-SNE中的perplexity参数应该如何调

上周需要改一个降维的模型,之前的人用的是sklearn里的t SNE把数据从高维降到了二维。我大概看了下算法的原理,和isomap有点类似,和dbscan也有点类似。不过这里就不详细讲了,这里说最重要的perplexity参数应该怎么调。 百度了一些文章,都说 就行。人云亦云,一个地方抄另外一个地方。perplexity的原本定义是 expected density ,也就是说预估每个cluste ...

2020-05-24 22:35 0 1303 推荐指数:

查看详情

PythonT-SNE实现降维

PythonT-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import ...

Tue Oct 20 22:03:00 CST 2015 0 9690
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 ...

Sun Feb 16 05:40:00 CST 2020 0 688
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 ...

Fri Aug 14 05:44:00 CST 2020 0 515
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 ...

Sat May 27 00:40:00 CST 2017 0 1182
t-SNE 从入门到放弃

t-SNE 算法 1 前言   t-SNEt-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 ...

Wed Oct 13 18:38:00 CST 2021 0 4860
t-SNE完整笔记

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html 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 ...

Sun Sep 09 17:55:00 CST 2018 0 1367
t-SNE数据可视化

什么是t-SNE ? t-SNE 的全称为 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ,t-分布随机近邻嵌入。 t-SNE 可用于高维度数据的可视化。它将数据点之间的相似性转换为联合概率,并尝试最小化低维嵌入和高维数据的联合概率之间的KL散度 ...

Fri Dec 25 18:32:00 CST 2020 0 895
数据可视化工具t-SNE

SNEt-SNE再到LargeVis:https://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/ t-SNE使用过程的一些坑:http://bindog.github.io/blog/2018/07/31 ...

Sat Jul 13 03:31:00 CST 2019 0 734
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM