Вопросы с тегом «tsne»

У меня есть приложение, в котором было бы удобно кластеризовать зашумленный набор данных, прежде чем искать эффекты подгрупп в кластерах. Сначала я посмотрел на PCA, но для достижения 90% изменчивости требуется ~ 30 компонентов, поэтому кластеризация на нескольких компьютерах приведет к выбросу большого количества информации. Затем я попробовал t-SNE (впервые), …

78 clustering  interpretation  k-means  tsne 

Я хочу увидеть, как 7 показателей поведения по исправлению текста (время, потраченное на исправление текста, количество нажатий клавиш и т. Д.) Связаны друг с другом. Меры взаимосвязаны. Я запустил PCA, чтобы увидеть, как меры проецируются на ПК1 и ПК2, что позволяет избежать частичного выполнения двухсторонних корреляционных тестов между измерениями. Меня …

39 pca  tsne 

На мой взгляд, расхождение KL от распределения выборки до истинного распределения - это просто разница между кросс-энтропией и энтропией. Почему мы используем перекрестную энтропию как функцию стоимости во многих моделях машинного обучения, но используем расхождение Кульбака-Лейблера в t-sne? Есть ли разница в скорости обучения?

39 kullback-leibler  tsne  cross-entropy 

Цитата одного из авторов: t-распределенное стохастическое вложение соседей (t-SNE) - это ( выигрышный ) метод уменьшения размерности, который особенно хорошо подходит для визуализации многомерных наборов данных. Это звучит довольно здорово, но об этом говорит автор. Еще одна цитата автора (относительно вышеупомянутого конкурса): Что вы отобрали у этого конкурса? Всегда сначала …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

В недавнем задании нам было сказано использовать PCA для цифр MNIST, чтобы уменьшить размеры с 64 (8 x 8 изображений) до 2. Затем нам пришлось кластеризовать цифры, используя модель гауссовой смеси. PCA, использующий только 2 основных компонента, не дает отдельных кластеров, и в результате модель не может создавать полезные группировки. …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

У меня есть матрица из 336x256 чисел с плавающей запятой (336 бактериальных геномов (столбцы) x 256 нормализованных частот тетрануклеотидов (ряды), например, каждый столбец добавляет до 1). Я получаю хорошие результаты, когда выполняю анализ с использованием принципного анализа компонентов. Сначала я вычисляю кластеры kmeans на данных, затем запускаю PCA и раскрашиваю …

27 r  pca  tsne 

Я много читал об алгоритме sne для уменьшения размерности. Я очень впечатлен производительностью на «классических» наборах данных, таких как MNIST, где достигается четкое разделение цифр ( см. Оригинальную статью ):Ttt Я также использовал его, чтобы визуализировать функции, которым научилась нейронная сеть, которую я тренирую, и я был очень доволен результатами. …

23 clustering  data-visualization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

В последнее время я читал некоторые вопросы о t-SNE ( t-распределенное стохастическое вложение соседей ), а также посетил некоторые вопросы о MDS ( многомерном масштабировании ). Они часто используются аналогично, поэтому было бы неплохо задать этот вопрос, поскольку здесь есть много вопросов по обоим по отдельности (или по сравнению с …

21 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

Мое понимание t-SNE и приближения Барнса-Хата заключается в том, что все точки данных необходимы для того, чтобы все силовые взаимодействия могли быть рассчитаны одновременно, и каждая точка могла быть скорректирована на 2-й (или более низкой размерности) карте. Существуют ли версии t-sne, которые могут эффективно работать с потоковыми данными? Поэтому, если …

19 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

Некоторые из функций моих данных имеют большие значения, в то время как другие функции имеют гораздо меньшие значения. Необходимо ли центрировать + масштабировать данные перед применением t-SNE, чтобы предотвратить смещение в сторону больших значений? Я использую реализацию Python sklearn.manifold.TSNE с евклидовой метрикой расстояния по умолчанию.

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

В качестве специфической задачи, с которой я работаю (соревнование), у меня есть следующие настройки: 21 функция (числовое на [0,1]) и двоичный выход. У меня около 100 К рядов. Настройка кажется очень шумной. Я и другие участники на какое-то время применяем генерацию признаков, и встраивание стохастических соседей с t-распределением оказалось довольно …

13 machine-learning  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne 

В настоящее время я пытаюсь обернуть голову вокруг математики t-SNE . К сожалению, есть еще один вопрос, на который я не могу ответить удовлетворительно: каково реальное значение осей в графике t-SNE? Если бы я выступил с докладом на эту тему или включил бы его в любую публикацию: как бы я …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Давайте предположим, что у нас есть проблема с классификацией, и сначала мы хотим получить представление о данных, и мы делаем t-SNE. Результат t-SNE очень хорошо разделяет классы. Это подразумевает, что можно построить классификационную модель, которая также будет очень хорошо разделять классы (если t-SNE не разделяет хорошо, это не подразумевает много). …

12 classification  tsne 

В каких ситуациях мы должны использовать t-SNE (кроме визуализации данных)? T-SNE используется для уменьшения размерности. Ответ на этот вопрос предполагает, что t-SNE следует использовать только для визуализации, и что мы не должны использовать его для кластеризации. Тогда какая польза от t-SNE?

12 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Насколько я знаю, как автоэнкодеры, так и t-SNE используются для нелинейного уменьшения размерности. Каковы различия между ними и почему я должен использовать одно против другого?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne