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day17学习笔记7/30

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-7-16 09:47
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    [LV.1]初来乍到

    2170 189****8161 发表于 2020-7-30 15:51:12 1#
    t-SNE是一种比PCA更有效的非线性降维方法,对同样的一组数据降维,t-SNE的结果明显优于PCAt-SNE降维原理是将二维平面上分布的点降到一维直线上,然后t-SNE会逐渐将这些点移动,因为低维空间上的点会被其在高维空间的临近点所吸引,相对的,会排斥那些远距离的点。然后就这样一步一步的使原本高维空间上距离较近的点会逐渐聚拢在一起,直到它们聚在一起(保留二维空间上的分布特征)具体实现可参考简书t-SNE降维原理,它根据StatQuest系列视频整理而来。