比PCA降维更高级——（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南读后感
这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star github地址 比PCA降维更高级——（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南，看到了代码运行后的图片显示效果，因为好奇是如何做到patch块显示无重叠，就想研究下python代码，但是里面的代码是没缩进的，...
t-SNE和LDA PCA的学习
t-SNE 可以看这篇文章： http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/ LDA可以看这篇文章： https://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/...
基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器
ythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解，他还为其中每种相关算法编写了代码（也发布在了 GitHub 上）。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址：https://github...
还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附Python/R代码）
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。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？ 这是否让你感到...
基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器
在我们开始之前，先看一个问题：如果你要为以下案例选择一种降维技术，你会怎么选？ 1. 你的系统可以使用余弦相似度测量距离，但你需要将其可视化，以便不懂技术的董事会成员也能理解，这些人可能甚至从来没听说过余弦相似度；你会怎么做？ 2. 你有必要将数据的维度压缩到尽可能最低，你的限制是要保留大约 80%...
降维算法--PCA 与 t-SNE
PCA是大家所熟知的降维算法，但是线性降维虽然简单，其局限性也很明显，难以实现高维数据在低维空间的可视化。 t-SNE是非线性的降维算法，能实现高维到低维的可视化映射，但因为涉及大量的条件概率、梯度下降等计算，时间和空间复杂度是平方级的，比较耗资源。 t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图...
Python中T-SNE实现降维
Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.py...
Python中T-SNE实现降维
Python中T-SNE实现降维from sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot a...
文章解析整理：《基于TensorFlow理解三大降维技术：Pca,t-SNE 和自编码器》
本文仅是博主自己学习用来加深印象和留存整理，对该内容有兴趣请去阅读原文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728960&idx=1&sn=8b9e10a0c4170a13665826225...
文章解析整理：《基于TensorFlow理解三大降维技术：Pca,t-SNE 和自编码器》
本文仅是博主自己学习用来加深印象和留存整理，对该内容有兴趣请去阅读原文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728960&idx=1&sn=8b9e10a0c4170a13665826225...
比PCA降维更高级——（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南
摘要： 本文介绍t-SNE聚类算法，分析其基本原理。并从精度上与PCA等其它降维算法进行比较分析，结果表明t-SNE算法更优越，本文最后给出了R、Python实现的示例以及常见问题。t-SNE算法用于自然语音处理、图像处理等领域很有研究前景。 更多深度文章，请关注：https://yq....
Probabilistic PCA、Kernel PCA以及t-SNE
Probabilistic PCA 在之前的文章PCA与LDA介绍中介绍了PCA的基本原理，这一部分主要在此基础上进行扩展，在PCA中引入概率的元素，具体思路是对每个数据$\vec{x}_i$，假设$\vec{x}_{i} \sim N\left(W{\vec{z}_{i}}, \sigma^{2}...