高维降低维 TSNE

资 源 简 介

高维降低维 TSNE

详 情 说 明

高维数据降维是机器学习中常见的数据预处理技术，其核心目标是将高维空间中的数据点映射到低维空间，同时尽可能保留原始数据的结构和关系。其中t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非常有效的非线性降维方法。

t-SNE算法主要专注于保持数据点之间的局部结构。它通过计算高维空间中数据点之间的相似度概率分布，然后在低维空间中构建类似的概率分布，最终通过优化KL散度来最小化两个分布之间的差异。与线性方法如PCA不同，t-SNE能更好地捕捉非线性关系。

算法的一个关键特点是使用t分布来处理低维空间中的距离，这有助于缓解"拥挤问题" - 即在高维空间中相距较远的数据点在低维空间中被迫靠得太近的问题。通过这种方式，t-SNE能够在二维或三维可视化中更好地展现高维数据的聚类结构。

在实际应用中，t-SNE常用于探索性数据分析和数据可视化，特别是在生物信息学、图像处理和自然语言处理领域。需要注意的是，t-SNE对超参数(如困惑度)的选择比较敏感，且计算复杂度较高，因此对于非常大的数据集可能需要考虑其他方法或先进行初步降维。