Questions tagged «tsne»

我对词嵌入非常陌生。我想将学习后的文档形象化。我读到t-SNE是做到这一点的方法。我有100K个文档，其嵌入尺寸为250个尺寸。也有几个软件包。 但是，对于t-SNE，我不知道应该学习多少次迭代，alpha值或perperxility值。 这些是超参数，还是可以由某些属性确定？

11 pca  dimensionality-reduction  word2vec  word-embeddings  tsne 

我目前正在阅读t-SNE可视化技术，有人提到使用主成分分析（PCA）来可视化高维数据的缺点之一是它仅保留了点之间的较大成对距离。在高维空间中相距较远的意义点在低维子空间中也将相距较远，但除此之外，所有其他成对距离都将被搞砸。 有人可以帮助我理解为什么会这样吗？它在图形上意味着什么？

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

我目前正在研究使用t-SNE进行高维数据的可视化。我有一些包含二进制和连续变量混合的数据，并且数据似乎很容易将二进制数据聚类。当然，这是按比例缩放（介于0和1之间）数据的预期：二进制变量之间的Euclidian距离将始终最大/最小。如何使用t-SNE处理混合的二进制/连续数据集？我们应该删除二进制列吗？它有一个不同的metric，我们可以使用？ 作为示例，请考虑以下python代码： x1 = np.random.rand(200) x2 = np.random.rand(200) x3 = np.r_[np.ones(100), np.zeros(100)] X = np.c_[x1, x2, x3] # plot of the original data plt.scatter(x1, x2, c=x3) # … format graph 所以我的原始数据是： 其中颜色是第三个特征（x3）的值-在3D中，数据点位于两个平面（x3 = 0平面和x3 = 1平面）中。 然后，我执行t-SNE： tsne = TSNE() # sci-kit learn implementation X_transformed = StandardScaler().fit_transform(X) tsne = TSNE(n_components=2, …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

问题设定 我有高维度（4096）的数据点（图像），我正尝试以2D方式进行可视化。为此，我以类似于以下Karpathy示例代码的方式使用t- sne。 该scikit学习文档，建议使用PCA先降低数据的维度： 如果特征数量非常多，强烈建议使用另一种降维方法（例如，对于密集数据使用PCA或对于稀疏数据使用TruncatedSVD）将尺寸数量减少到合理的数量（例如50个）。 我正在使用Darks.Liu的以下代码在Java中执行PCA： //C=X*X^t / m DoubleMatrix covMatrix = source.mmul(source.transpose()).div(source.columns); ComplexDoubleMatrix eigVal = Eigen.eigenvalues(covMatrix); ComplexDoubleMatrix[] eigVectorsVal = Eigen.eigenvectors(covMatrix); ComplexDoubleMatrix eigVectors = eigVectorsVal[0]; //Sort sigen vector from big to small by eigen values List<PCABean> beans = new ArrayList<PCA.PCABean>(); for (int i = 0; i < eigVectors.columns; i++) { …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

考虑到特征数量恒定，Barnes-Hut t-SNE的复杂度为，随机投影和PCA的复杂度为使它们对于非常大的数据集“负担得起”。O （n ）O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) 另一方面，依赖多维缩放的方法具有复杂度。O(n2)O(n2)O(n^2) 是否存在其他复杂度低于降维技术（除了琐碎的降维技术，例如，看前列？O （n log n ）kkkO(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne