Запитання з тегом «tsne»

Я дуже новачок у вкладанні слів. Я хочу уявити, як виглядають документи після навчання. Я читав, що t-SNE - це підхід до цього. У мене є 100K документів з 250 розмірами як розмір вбудовування. Також є кілька пакетів. Однак для t-SNE я не знаю, скільки ітерацій чи значення альфа чи …

11 pca  dimensionality-reduction  word2vec  word-embeddings  tsne 

Зараз я читаю техніку візуалізації t-SNE, і було зазначено, що одним із недоліків використання аналізу основних компонентів (PCA) для візуалізації високомірних даних є те, що він зберігає лише великі парні відстані між точками. Значущі точки, які знаходяться далеко в просторі великого розміру, також з'являтимуться далеко в низькомірному підпросторі, окрім того, …

10 machine-learning  data-visualization  pca  tsne 

В даний час я досліджую візуалізацію об'ємних даних за допомогою t-SNE. У мене є деякі дані зі змішаними бінарними та безперервними змінними, і, схоже, ці дані занадто легко кластерують бінарні дані. Звичайно, це очікується для масштабованих (між 0 і 1) даних: евклідова відстань завжди буде найбільшим / найменшим між бінарними …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

Налаштування проблеми У мене є точки даних (зображення) високого розміру (4096), які я намагаюся візуалізувати у 2D. З цією метою я використовую t-sne таким чином, як у наведеному нижче прикладі коду Карпаті . Документація scikit-learn рекомендує використовувати PCA, щоб спочатку зменшити розмірність даних: Настійно рекомендується використовувати інший метод зменшення розмірності …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

Враховуючи кількість функцій постійними, Barnes-Hut t-SNE має складністьO(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n), випадкові прогнози та PCA мають складністьO(n)O(n)O(n) робить їх "доступними" для дуже великих наборів даних. З іншого боку, методи, що спираються на багатовимірне масштабування, мають:O(n2)O(n2)O(n^2) складність. Чи існують інші прийоми зменшення розмірів (крім тривіальних, як дивитись на перший kkk колонки, звичайно), складність …

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne