t-sne 第6页

使用t-SNE做降维可视化

最近在做一个深度学习分类项目，想看看训练集数据的分布情况，但由于数据本身维度接近100，不能直观的可视化展示，所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况，以下内容不会很深入细节，但足以让你快速使用这门技术。什么是降维可视化？简而言之，降维是在2维或3维中展现更高维数据（具有多个特征的数据，且彼此具有相关性）的技术。降维思想主要有两种：仅保留原始数据集中最相关的

程序员一一涤生·2019-11-15 10:00

流形学习基本概念

主要方法有t-SNE(state-of-the-art)LLE、ISOMAP、LE、LPP、HLLE、LTSA、M

Dorts·2019-11-07 21:37

python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

我们将涉及以下几点使用LDA进行主题建模使用pyLDAvis可视化主题模型使用t-SNE可视化LDA结果In[1]:fromscipyimportsparseasspPopulatingtheintera

拓端研究室·2019-09-18 15:27

词嵌入、word2vec

高维空间不好表示，t-SNe算法可将高维空间映射为二维空间。apple与orange挨得较

dmdd69075·2019-08-31 21:00

如何区分PCA PCoA NMDS LDA t-SNE?

PCAPCoANMDSLDAt-SNE理论理解与绘图简介：本文介绍PCAPCoANMDSLDAt-SNE几种降维方法之间的差别，以及应用一、基本概念1.PCAPCA（PrincipalComponentsAnalysis）即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)

下凡的生信人·2019-08-30 15:48

Probabilistic PCA、Kernel PCA以及t-SNE

ProbabilisticPCA在之前的文章PCA与LDA介绍中介绍了PCA的基本原理，这一部分主要在此基础上进行扩展，在PCA中引入概率的元素，具体思路是对每个数据$\vec{x}_i$，假设$\vec{x}_{i}\simN\left(W{\vec{z}_{i}},\sigma^{2}I\right)$，其中$\vec{z}_{i}$是一个低维向量，它的先验分布满足$\vec{z}_{i}\s

sunwq06·2019-07-19 09:00

R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6592降低维度有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本。然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中使用较少的特征时，模型通常会更好地概括。在这篇文章中，我们将研究降维技术：主成分分析（PCA）：最流行的降维

拓端研究室·2019-06-12 19:25

PYTHON sklearn库降维聚类实战——威斯康辛州乳腺癌数据集聚类

本次实验使用了随即投影、T-SNE、PCA、Isomap四种降维方法和DBScan、K-means、GMM三种聚类方法，经比较

Lvengda·2019-06-01 18:17

R语言高维数据的pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

在这篇文章中，我们将研究三维降维技术：主成分分析（PCA）：最流行的降维方法内核PCA：PCA的一种变体，允许非线性t-SNE

weixin_34293059·2019-05-23 18:00

R语言高维数据的pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

在这篇文章中，我们将研究三维降维技术：主成分分析（PCA）：最流行的降维方法内核PCA：PCA的一种变体，允许非线性t-SNE

weixin_34293059·2019-05-23 18:00

t-SNE降维原理

t-SNE是一种比PCA更有效的非线性降维方法，它是基于在

安哥生个信·2019-05-11 07:11

[ZT] 陶鹏课题组JCTC论文：基于t-SNE的分子动力学模拟结果的降维分析方法

来自ComputArt计算有乐趣公众号2018-11-28分子动力学直接生成的数据原则上是分散在3N维度的空间中（N为体系内原子总数），因此难以直接分析。选择恰当的集合变量（collectivevariable）或是应用合适的降维方法将高维数据投影在低维面上，对于其后分子动力学的分析至关重要。自由能面的描述、马科夫态的聚类分析等分析都需要选择合适的降维方法。近日，SouthernMethodist

爱折腾的大懒猪·2019-01-12 11:10

t-SNE：最好的降维方法之一

引言本期由来自哈工大的同样热爱科普的潮汐之子为我们带来t-SNE的全方位普及，作者的研究方向为自然语言处理说明本文目的是做成一个60分钟t-SNE闪电入门简介，可能无法详细讲解原理，学术帝还请阅读原论文

我爱计算机视觉·2019-01-01 21:45

t-SNE及pytorch实现

概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。SNE全称叫StochasticNeighborEmbedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集上定义一

leida_wt·2018-12-13 21:22

python代码实现TSNE降维数据可视化

（t-SNE）t分布随机邻域嵌入是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。

WANG_DDD·2018-11-30 12:16

一个月刷完机器学习笔试题300题（15）

2、判断：t-SNE学习非参数映射。A真B假正确答案是

小哥哥th·2018-11-04 09:37

15、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding（无监督学习：邻域嵌套）

目录LocallyLinearEmbedding(LLE)LaplacianEigenmapsT-distributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)t-SNE算法

Jimmyzqb·2018-08-29 11:04

t-SNE完整笔记

此外，t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可

看不见我呀·2018-08-08 18:02

因子分析(Factor Analyse)推导以及R语言实现

因子模型对于降维算法里，大家熟知的是SVD和PCA，甚至是t-sne。但在统计解释上来说，降维算法找到了相应的低维子空间，但解释力不足，比如PCA，对于降维后数据的解释力降低。

rederchen·2018-07-16 20:33

t-SNE和PCA介绍

t-SNEt-SNE:t-分布领域嵌入算法，读作“Tee-Snee”，它只在用于已标记数据时才真正有意义，可以明确显示出输入的聚类状况。主要想法就是，将高维分布点的距离，用条件概率来表示相似性，同时低维分布的点也这样表示。只要二者的条件概率非常接近（用相对熵来训练，所以需要label），那就说明高维分布的点已经映射到低维分布上了。难点：高维距离较近的点，比较方便聚在一起，但是高维距离较远的点，却比

北小卡·2018-07-15 16:53

TensorBoard-PROJECTOR-高维向量可视化

PROJECTOR用于将高维向量进行可视化，通过PCA，T-SNE等方法将高维向量投影到三维坐标系。

yyyzhhhhh·2018-07-10 17:01

五、降维——从SNE到t-SNE再到LargeVis

0x00前言本文谢绝转载，如有需要请联系bindog###outlook.com，###换成@数据可视化是大数据领域非常倚重的一项技术，但由于业内浮躁的大环境影响，这项技术的地位渐渐有些尴尬。尤其是在诸如态势感知、威胁情报等应用中，简陋的可视化效果太丑，过于华丽的可视化效果只能忽悠忽悠外行，而给内行的感觉就是刻意为之、华而不实。曾几何时，可视化技术不过是一种数据分析的手段罢了。惭愧的说就是我们的算

Nicole_Liang·2018-05-18 18:36

手撕t-SNE算法

t-SNE（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）即t分布随机邻近嵌入，类似于PCA，是一种数据降维方法，与PCA不同的是，它是非线性的。

加勒比海鲜·2018-03-29 14:28

tSNE

t-SNE简介t-SNE(t-distributedstochasticneighborembedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton

Flyingzhan·2018-03-11 23:21

快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附Python/R代码）

大数据文摘作品编译：寒小阳、蒋宝尚、Sheila、赖小娟、钱天培假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？这是否让你感到不知所措？当我第一次遇到这种情况，我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集？这是许多数据科学家经常问的问题之一。该

大数据文摘·2018-01-22 00:00

t-SNE高维数据可视化（python）

t-SNE高维数据可视化（python）t-SNE（t-distributedstochasticneighborembedding ）是目前最为流行的一种高维数据降维的算法。

AUTO1993·2017-12-01 18:05

深度 | 详解可视化利器t-SNE算法：数无形时少直觉

t-SNE主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中距离相近的点投影到低维中仍然相近。t-SNE同样能生成漂亮的可视化。当构建一个预测模型时，第一步一般都需要理解数据。

36大数据·2017-11-15 10:05

数据降维与可视化——t-SNE

参考sklearn官方文档对数据降维比较熟悉的朋友可以看这篇博客t-SNE实践——sklearn教程数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显

hustqb·2017-09-30 17:56

对双色球结果预测的一次无聊的尝试

今天晚上突然脑子不知怎么的，本来正在人工给12306验证码做打标工作，突然想看看双色球每期的开奖结果是否有规律从这里下载从03年到今年的每期双色球开奖结果用t-SNE降维到3维打印出来看看似乎并没有什么规律准备用线性回归来拟合一个模型

郑瀚Andrew.Hann·2017-09-13 23:00

文章解析整理：《基于TensorFlow理解三大降维技术：Pca,t-SNE 和自编码器》

本文仅是博主自己学习用来加深印象和留存整理，对该内容有兴趣请去阅读原文http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728960&idx=1&sn=8b9e10a0c4170a136658262253c7b993&chksm=871b2e7eb06ca7681edd3243ade430853a4b83c94b323f903aa92

一个小迷糊66·2017-07-18 17:18

通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间|附源码

liangyan9966·2017-06-19 13:00

通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间|附源码

liangyan9966·2017-06-19 13:00

t-SNE理解

这篇文章转载自：http://blog.csdn.net/lzl1663515011/article/details/46328337这篇文章主要介绍一个有效的数据降维的方法t-SNE.大数据时代，数据量不仅急剧膨胀，数据也变得越来越复杂，数据的维度也随之增加。比如大图片，数据维度指的是像素的数量级，范围从数千到数百万。计算机可以处理任意多维的数据集，但我们人类认知只局限于3维空间，计算机依然需要

Yvonne_fan·2017-05-22 22:38

t-SNE和主成分分析

降维的方法有多种，主成分分析、主因子分析、随机森林、决策树、LASSO回归以及t-SNE等，其实降维可以理解成对变量的一种选择。

飞翔小鸥·2017-05-12 15:26

LargeVis可视化技术学习

前面有很多基础理论，如基本的降维理论，SNE，t-SNE可视化算法等，这些一概略过，想关注理论的可以参考网址：https://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis

sparkexpert·2017-04-25 11:03

Python 使用 tsne 降维

现在t-sne已经集成在sklearn里面了非常好用，下面是自己的一个降维可视化的例子。

长虹剑·2017-03-27 22:04

Python 使用 tsne 降维

现在t-sne已经集成在sklearn里面了非常好用，下面是自己的一个降维可视化的例子。

长虹剑·2017-03-27 22:04

cs231n-(8)理解和可视化卷积网络

可视化卷积网络学到的内容可视化激活值和第一层权重寻找使网络最激活的图像使用t-SNE嵌入遮挡部分图像可视化数据梯度等基于CNN重建原始图像保留多少空间信息PlottingperformanceasafunctionofimageattributesFoolingConvNetsComparingConvNetstoHumanlabelers

KangRoger·2017-02-18 21:20

主成分分析（PCA）原理及R语言实现 | 降维dimension reduction | Principal component analysis...

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家，那么不懂PCA、t-SNE的原理就说不过去了吧。跑通软件没什么了不起的，网上那么多教程，copy一下就会。

weixin_30252155·2017-02-16 10:00

t-SNE

@爱可可-爱生活【浏览器里的t-SNE交互可视化】”Interactivet-SNEvisualisationinyourbrowser”网页链接@爱可可-爱生活【伏尼契手稿——词向量/T-SNE可视化模式分析

zc02051126·2016-02-06 10:00

t-SNE--dimensionality reduction for the visualization of high-dimensional datasets

Referfrom http://lvdmaaten.github.io/tsne/t-DistributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)isa(prize-winning

kaka20080622·2015-03-16 17:00

高维数据的可视化 Visualizing data using t-SNE

Visualizingdatausingt-SNE,LaurensvanderMaatenandGeoffreyHintton,Journelofmachinelearningresearch,2008. http://jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdfUser'sGuidefort-SNESoftware htt

yihaizhiyan·2014-05-16 15:00

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