Als «tsne» getaggte Fragen

Ich habe eine Anwendung, in der es nützlich wäre, ein verrauschtes Dataset zu gruppieren, bevor Sie nach Untergruppeneffekten in den Clustern suchen. Ich habe mir zuerst PCA angeschaut, aber es werden ca. 30 Komponenten benötigt, um 90% der Variabilität zu erreichen. Wenn Sie also auf nur ein paar...

Ich möchte sehen, wie sich 7 Messgrößen des Textkorrekturverhaltens (Zeitaufwand für die Korrektur des Texts, Anzahl der Tastenanschläge usw.) aufeinander beziehen. Die Maßnahmen sind korreliert. Ich führte eine PCA durch, um zu sehen, wie die Kennzahlen auf PC1 und PC2 projiziert wurden, wodurch...

In meinen Augen ist die KL-Abweichung von der Probenverteilung zur wahren Verteilung einfach der Unterschied zwischen Kreuzentropie und Entropie. Warum verwenden wir die Kreuzentropie als Kostenfunktion in vielen maschinellen Lernmodellen, verwenden aber die Kullback-Leibler-Divergenz in t-sne?...

Zitat eines Autors: Das t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) ist eine ( preisgekrönte ) Technik zur Dimensionsreduktion, die sich besonders für die Visualisierung hochdimensionaler Datensätze eignet. Es klingt ziemlich gut, aber das ist der Autor. Ein weiteres Zitat des Autors...

In einer kürzlich durchgeführten Aufgabe wurde uns befohlen, PCA für die MNIST-Ziffern zu verwenden, um die Abmessungen von 64 (8 x 8 Bilder) auf 2 zu reduzieren. Anschließend mussten wir die Ziffern mit einem Gaußschen Mischungsmodell gruppieren. PCA, das nur zwei Hauptkomponenten verwendet,...

Ich habe eine Matrix von 336x256 Gleitkommazahlen (336 Bakteriengenome (Spalten) x 256 normalisierte Tetranukleotidfrequenzen (Zeilen), z. B. addiert sich jede Spalte zu 1). Ich erhalte gute Ergebnisse, wenn ich meine Analyse mit der Hauptkomponentenanalyse durchführe. Zuerst berechne ich die...

Ich habe viel über den sne- Algorithmus zur Dimensionsreduktion gelesen . Ich bin sehr beeindruckt von der Leistung bei "klassischen" Datensätzen wie MNIST, bei denen eine klare Trennung der Ziffern erzielt wird ( siehe Originalartikel ):ttt Ich habe es auch verwendet, um die Funktionen eines...

Ich habe kürzlich einige Fragen zu t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding ) gelesen und auch einige Fragen zu MDS ( Multidimensional Scaling ) besucht. Sie werden oft analog verwendet, daher schien es eine gute Idee zu sein, diese Frage zu stellen, da es hier viele Fragen zu beiden...

Mein Verständnis von t-SNE und der Barnes-Hut-Näherung ist, dass alle Datenpunkte erforderlich sind, damit alle Kraftwechselwirkungen gleichzeitig berechnet werden können und jeder Punkt in der 2d-Karte (oder der Karte mit der niedrigeren Dimension) angepasst werden kann. Gibt es Versionen von...

Einige Funktionen meiner Daten haben große Werte, während andere Funktionen viel kleinere Werte haben. Müssen die Daten vor dem Anwenden von t-SNE zentriert und skaliert werden, um eine Verzerrung in Richtung der größeren Werte zu vermeiden? Ich verwende die sklearn.manifold.TSNE-Implementierung...

Ich habe einen Doktortitel in Molekularbiologie. Meine Studien haben vor kurzem begonnen, hochdimensionale Datenanalysen zu beinhalten. Ich hatte die Idee, wie t-SNE funktioniert (dank eines StatQuest-Videos auf YouTube ), kann mich aber nicht um UMAP kümmern (ich habe mir den Vortrag des...

Als spezifisches Problem, mit dem ich arbeite (einen Wettbewerb), habe ich die folgende Einstellung: 21 Funktionen (numerisch auf [0,1]) und einen Binärausgang. Ich habe ca. 100 K Zeilen. Die Einstellung scheint sehr laut zu sein. Ich und andere Teilnehmer wenden die Feature-Generierung für eine...

Ich versuche gerade, meinen Kopf um die t-SNE- Mathematik zu wickeln . Leider gibt es noch eine Frage, die ich nicht zufriedenstellend beantworten kann: Was ist die tatsächliche Bedeutung der Achsen in einem t-SNE-Diagramm? Wenn ich zu diesem Thema einen Vortrag halten oder in eine Veröffentlichung...

Nehmen wir an, wir haben ein Klassifizierungsproblem und möchten zunächst einen Einblick in die Daten erhalten, und wir machen t-SNE. Das Ergebnis von t-SNE trennt Klassen sehr gut. Dies impliziert, dass es möglich ist, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das auch Klassen sehr gut trennt (wenn...

In welchen Situationen sollten wir t-SNE verwenden (abgesehen von der Datenvisualisierung)? T-SNE wird zur Dimensionsreduzierung verwendet. Die Antwort auf diese Frage legt nahe, dass t-SNE nur zur Visualisierung und nicht zum Clustering verwendet werden sollte. Was nützt dann

Soweit ich weiß, werden sowohl Autoencoder als auch t-SNE zur nichtlinearen Dimensionsreduktion verwendet. Was sind die Unterschiede zwischen ihnen und warum sollte ich einen gegen einen anderen

Ich bin sehr neu in Worteinbettungen. Ich möchte visualisieren, wie die Dokumente nach dem Lernen aussehen. Ich habe gelesen, dass t-SNE der Ansatz ist, dies zu tun. Ich habe 100.000 Dokumente mit 250 Dimensionen als Größe der Einbettung. Es gibt auch mehrere Pakete zur Verfügung. Für t-SNE weiß...

Ich untersuche derzeit die Visualisierung hochdimensionaler Daten mit t-SNE. Ich habe einige Daten mit gemischten binären und kontinuierlichen Variablen und die Daten scheinen die binären Daten viel zu leicht zu gruppieren. Dies wird natürlich für skalierte Daten (zwischen 0 und 1) erwartet: Der...

Ich lese gerade über die t-SNE-Visualisierungstechnik und es wurde erwähnt, dass einer der Nachteile der Verwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Visualisierung hochdimensionaler Daten darin besteht, dass nur große paarweise Abstände zwischen den Punkten beibehalten werden....

Problemeinrichtung Ich habe Datenpunkte (Bilder) mit hoher Dimension (4096), die ich in 2D visualisieren möchte. Zu diesem Zweck verwende ich t-sne auf ähnliche Weise wie der folgende Beispielcode von Karpathy . In der Scikit-Learn-Dokumentation wird empfohlen, PCA zu verwenden, um zunächst die...