流形算法t-sne的主要步骤
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
流形算法t-sne的主要步骤
t-SNE算法的主要步骤包括以下步骤:
首先,给定一个高维数据集,t-SNE算法将每个数据点表示为一个概率分布,这些概率分布反映了数据点之间的相似性。
具体来说,算法将高维空间中的数据点映射到低维空间中的概率分布,使得相似的数据点在低维空间中具有更高的概率被选择。
然后,t-SNE算法在低维空间中构建这些概率分布,使得两个概率分布之间的KL散度尽可能小。
KL散度是一种衡量两个概率分布之间差异的度量,t-SNE算法通过最小化KL散度来使得相似的数据点在低维空间中尽可能接近。
t-SNE算法采用梯度下降法来优化目标函数,即最小化KL散度。
在每一步迭代中,算法计算每个数据点的梯度,并根据梯度更新数据点的位置。
迭代过程中,算法不断调整数据点的位置,直到达到收敛条件或达到预设的最大迭代次数。
在每次迭代中,t-SNE算法还引入了一个温度参数来控制优化过程的平滑程度。
温度参数决定了数据点之间距离的计算方式,较高的温度值将导致算法更关注全局结构,而较低的温度值将使算法更关注局部结构。
通过逐渐降低温度参数的值,t-SNE算法可以从全局到局部逐渐细化数据的降维结果。
总之,t-SNE算法是一种强大的流形学习方法,它能够将高维数据点映射到低维空间中,并保持数据点之间的相似性。
通过优化目标函数和引入温度参数,t-SNE算法能够生成具有良好可视化和聚类效果的数据降维结果。