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深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文VisualizingDatausingt-SNE。该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。该方法缺点是计算复杂度大，一般推荐先线性降维然后再用tSNE降维。
文章目录一、TSNE参数解析TSNE的定位是高维数据可视化。对于聚类来说，输入的特征维数是高维的(大于三维)，一般难以直接以原特征对聚类结果进行展示。而TSNE提供了一种有效的数据降维模式，是一种非线性降维算法，让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。
VisualizingDatausingt-SNEDerMaatenLV,HintonGE.Visualizingdatausingt-SNE[J].JournalofMachineLearningResearch,2008:2579-2605.概t-sne是一个非常经典的可视化方法.主要内容
经典的“瑞士卷”问题SNE&T-SNESNE，不同于MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想，而是先将欧氏距离距离转换为条件概率，来表达点与点之间的相似度，再优化两个分布之间的距离-KL散度，从而保证点与点之间的分布概率不变。
经典多色搭配1图片来源：Lézineetal.,Science363,177–181(2019)经典多色搭配2图片来源：Akileshetal.,Science363,142(2019)看看上面两个正面例子后，不知你发现没有：它们都要灰色做主色或背景色，彩色种类虽多，但是面积小...
Tensorflow：tSNE数据非线性降维.深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文VisualizingDatausingt-SNE。.该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。.该方法相比PCA等线性方法能有效将数据投影到低维空间...
2638sampleswithin1assayActiveassay:RNA(13714features)3dimensionalreductionscalculated:pca,umap,tsne···为了提供更多的分群结果，我们再跑一次FindClusters,当然你也可自己构建分组方式，比如不同的样本，VDJ不同的克隆型等...
新晋图灵奖得主GeoffreyHinton在2008年提出了一种名为“t-SNE”的技术，给出每个高维数据在二维或三维空间中的对应位置坐标，论文具体信息如下：优美的降维思想，碾压同类方法的优…
我的朋友告诉我原始UMAP论文[4]太数学化了，看着论文的第2部分，我很高兴看到终于有严格而准确的数学理论应用到了数据科学中。阅读UMAP文档[5]并LelandMcInnes在SciPy2018上的演讲[6]，我有点困惑并感觉到UMAP是另一种类似于t-SNE的技术，以致我难以理解UMAP与t-SNE到底有何不同。
本文转载自：相约机器人网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示...
深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文VisualizingDatausingt-SNE。该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。该方法缺点是计算复杂度大，一般推荐先线性降维然后再用tSNE降维。
文章目录一、TSNE参数解析TSNE的定位是高维数据可视化。对于聚类来说，输入的特征维数是高维的(大于三维)，一般难以直接以原特征对聚类结果进行展示。而TSNE提供了一种有效的数据降维模式，是一种非线性降维算法，让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。
VisualizingDatausingt-SNEDerMaatenLV,HintonGE.Visualizingdatausingt-SNE[J].JournalofMachineLearningResearch,2008:2579-2605.概t-sne是一个非常经典的可视化方法.主要内容
经典的“瑞士卷”问题SNE&T-SNESNE，不同于MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想，而是先将欧氏距离距离转换为条件概率，来表达点与点之间的相似度，再优化两个分布之间的距离-KL散度，从而保证点与点之间的分布概率不变。
经典多色搭配1图片来源：Lézineetal.,Science363,177–181(2019)经典多色搭配2图片来源：Akileshetal.,Science363,142(2019)看看上面两个正面例子后，不知你发现没有：它们都要灰色做主色或背景色，彩色种类虽多，但是面积小...
Tensorflow：tSNE数据非线性降维.深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文VisualizingDatausingt-SNE。.该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。.该方法相比PCA等线性方法能有效将数据投影到低维空间...
2638sampleswithin1assayActiveassay:RNA(13714features)3dimensionalreductionscalculated:pca,umap,tsne···为了提供更多的分群结果，我们再跑一次FindClusters,当然你也可自己构建分组方式，比如不同的样本，VDJ不同的克隆型等...
新晋图灵奖得主GeoffreyHinton在2008年提出了一种名为“t-SNE”的技术，给出每个高维数据在二维或三维空间中的对应位置坐标，论文具体信息如下：优美的降维思想，碾压同类方法的优…
我的朋友告诉我原始UMAP论文[4]太数学化了，看着论文的第2部分，我很高兴看到终于有严格而准确的数学理论应用到了数据科学中。阅读UMAP文档[5]并LelandMcInnes在SciPy2018上的演讲[6]，我有点困惑并感觉到UMAP是另一种类似于t-SNE的技术，以致我难以理解UMAP与t-SNE到底有何不同。
本文转载自：相约机器人网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示...
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