t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding

我想了解t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）算法的作用，尤其是其在数据降维方面的应用。据我了解，该算法是一种非线性的降维技术，可以将高维空间中的数据转换为低维空间的表现形式，并保留尽可能多的原始数据特征。通过这种方式，我们可以更好地理解和可视化数据，并发现其内部结构和关联性。但是，我还想知道，该算法是如何工作的，以及它如何与其他常用的降维方法相比较。期待各位大佬的解答！

提问时间：2023-07-17 08:56:26 编辑时间：2023-07-17 08:56:28 提问者： 青衣侠客
  • 梦里清风
    4

    t-SNE是一种基于概率的非线性降维算法，可以将高维数据映射到低维空间，并保留数据之间的局部关系。该算法的核心思想是，将高维数据的相似关系映射成低维空间中的相似关系，同时将低维空间中不相似的数据映射成高维空间中的不相似关系。这种映射可以通过最小化KL散度的方式来实现，KL散度可以比较高维空间中两个概率分布的差异，进而得到低维空间中的数据分布。

    相对于其他常用的降维方法如PCA和LDA等，t-SNE更适用于非线性数据的降维，并能够更好地适应数据之间的复杂关系。它也与其他降维算法如UMAP等进行比较，其特点之一是保留更多的局部信息，因此在可视化高维数据方面表现更好。

    回答时间：2023-07-17 08:56:31
相关标签

机器学习 数据降维 t-SNE算法 流形学习