初次接觸流形學習和t-SNE技術
流形學習 低維流形空間映射到高維空間中去(低維 -> 高維，看了一天覺得這樣好理解)，也就是說一個高維空間可以有一個簡單的低維流形空間來刻畫。 舉個簡單的栗子，一個圓在二維空間中需要(x,y)兩個坐標參數，而在極坐標系中只需要半徑r一個參數就可以刻畫出來了，也就是說高維空間中存在 ...
原文：流形學習t-SNE，LLE，Isomap
作者 Andre Ye 編譯 VK 來源 Analytics Indiamag 主成分分析是一種強大的方法，但它往往失敗，因為它假設數據可以線性建模。PCA將新的特征表示為現有特征的線性組合，將每個特征乘以一個系數。 為了解決主成分分析的局限性，人們通過對具有不同結構的數據進行應用而產生了各種各樣的技術。然而，流形學習尋求一種可以推廣到所有數據結構的方法。 不同的數據結構指的是數據中不同的屬性。例 ...
2020-09-08 20:00 0 504 推薦指數：
相關推薦
流形學習之等距特征映射（Isomap）
感覺是有很久沒有回到博客園，發現自己辛苦寫的博客都被別人不加轉載的復制粘貼過去真的心塞，不過樂觀如我，說明做了一點點東西，不至於太蠢，能幫人最好。回校做畢設，專心研究多流形學習方法，生出了考研的決心。話不多說，看論文帶大家走入Joshua B. Tenenbaum的Isomap的世界 ...
t-SNE and PCA
1.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 1.1 復現demo 2.PCA 主成分 ...
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 ...
t-SNE 聚類
一個有效的數據降維的方法 t-SNE，類似PCA的主成分降維分析。 參考： t-分布鄰域嵌入算法（t-SNE algorithm）簡單理解 t-SNE初學 很好的教程：An illustrated introduction to the t-SNE algorithm 有點復雜額 ...
t-SNE 從入門到放棄
t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一種用於降維的機器學習算法，在 2008 年由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 提出。 t-SNE ...
Python中T-SNE實現降維
Python中T-SNE實現降維 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import ...
流形學習
1. 什么是流形 兩個例子： 現在我們想表示一個圓， 在平面直角坐標系中，這個圓可以被一個二維點集{(x,y)| x^2 + y^2 <=R^2}表示。所以圓是二維的object 在極坐標系中，這個圓可以這樣表示：圓心在原點，然后給定半徑R。所以圓 ...