T-sne降維
1. SNE原理 基本原理： 是通放射變換 將數據點映射到概率分布上，分為兩個步驟： 構建高維對象之間的概率分布，使得相似的對象有更高的概率被選擇，而不相似的對象有更低的概率。 SNE 在低維空間中構建這兩個分布，使得兩個概率分布盡可能相似。 t-SNE是非監督的降維 ...
原文：t-SNE and PCA
.t SNE 知乎 t 分布領域嵌入算法 雖然主打非線性高維數據降維，但是很少用，因為 比較適合應用於可視化，測試模型的效果 保證在低維上數據的分布與原始特征空間分布的相似性高 因此用來查看分類器的效果更加 . 復現demo .PCA 主成分分析是進行特征提取，會在原有的特征的基礎上產生新的特征，新特征是原有特征的線性組合，因此會達到降維的目的，但是降維不僅僅只有主成分分析一種 當特征變量很多的 ...
2020-02-15 21:40 0 688 推薦指數：
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