数据降维与可视化之t-SNE Machine Learning

数据降维与可视化之t-SNE

t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之...
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t-SNE使用过程中的一些坑 Machine Learning

t-SNE使用过程中的一些坑

几年前,我写过一个关于t-SNE原理的介绍博客,在日常的工作中,涉及到数据可视化的时候一般都会想到去使用这个工具。但是使用归使用,大部分人却很少去思考为什么要用t-SNE,怎样“正确”的使用t-SNE...
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t-SNE聚类算法实践指南 Script

t-SNE聚类算法实践指南

大数据文摘作品 编译:寒小阳、蒋宝尚、Sheila、赖小娟、钱天培 假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不...
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