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PCA与T-SNE

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简介：
简介：PCA（主成分分析）和T-SNE是数据降维技术，其中PCA通过线性变换减少维度同时保留最多方差，而T-SNE则专注于非线性空间中的数据点分布，尤其擅长处理高维数据的可视化。 PCA和T-SNE 此数据取自Kaggle（从Kaggle下载的MNIST数据集）。 在这里，我只是想看看幕后发生的事情以及两者之间的区别。 这只是减少尺寸的一个例子。 先决条件包括线性代数、概率和统计学、优化技术等知识。如果需要更多资源，您可以查阅相关文献或网站上的资料： 1. https://distill.pub/2016/misread-tsne 2. https://en.wikipedia.org/wiki/T-distributed_stochastic_neighbor_embedding 3. https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-pca-vs-t-sne

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  • PCA与T-SNE
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    简介：PCA（主成分分析）和T-SNE是数据降维技术，其中PCA通过线性变换减少维度同时保留最多方差，而T-SNE则专注于非线性空间中的数据点分布，尤其擅长处理高维数据的可视化。 PCA和T-SNE 此数据取自Kaggle（从Kaggle下载的MNIST数据集）。 在这里，我只是想看看幕后发生的事情以及两者之间的区别。 这只是减少尺寸的一个例子。 先决条件包括线性代数、概率和统计学、优化技术等知识。如果需要更多资源，您可以查阅相关文献或网站上的资料： 1. https://distill.pub/2016/misread-tsne 2. https://en.wikipedia.org/wiki/T-distributed_stochastic_neighbor_embedding 3. https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-pca-vs-t-sne
     
  • T-SNE算法简介
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    T-SNE算法是一种用于数据可视化的技术，特别擅长于降维和展示高维度数据之间的复杂关系，有助于研究人员理解和分析复杂的多维数据集。 t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种用于高维数据降维的算法，由Laurens van der Maaten 和Geoffrey Hinton在2008年提出。作为一种非线性降维方法，t-SNE特别适用于将高维数据降至二维或三维以进行可视化。
     
  • Python中的T-SNE代码
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    本段代码介绍如何在Python中实现T-SNE算法，包括所需库的导入、数据预处理及模型训练过程。适合数据分析和机器学习初学者参考使用。 t-SNE是一种相对较新的方法，并且效果较好。该方法由深度学习专家Hinton及其学生lvdmaaten在2008年提出，后者在其个人主页上对t-SNE有详细介绍，包括相关论文及各种编程语言的实现方式。
     
  • Python实现PCA、LDA、MDS、LLE、t-SNE等特征提取与数据降维算法.zip
    优质
    本资源包含Python代码实现的多种经典特征提取与数据降维算法（如PCA、LDA、MDS、LLE和t-SNE），适用于机器学习与数据分析研究。 特征提取数据降维PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等算法的Python实现。
     
  • t-SNE降维与可视化的MATLAB示例
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    本示例介绍如何使用MATLAB实现t-SNE算法进行数据降维及可视化，帮助用户理解高维数据结构。 这段文字描述了使用t-SNE算法对手写数字进行降维并可视化的过程，成功地实现了对手写数字的聚类，并取得了良好的分类效果。该方法已经过验证可以安全使用。
     
  • T-SNE 图展示分布状况
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    T-SNE图通过非线性降维技术，将高维数据映射至二维或三维空间中，有效展现复杂数据集中的聚类结构与分布特性。 在MATLAB版本的t-SNE中显示图片在t-SNE上的分布，而不是点状图。需要自己准备图片数据。
     
  • 简易的 T-SNE 绘制工具：适用于生成二维与三维 T-SNE 图形的 MATLAB 脚本 - MA...
    优质
    这是一个简便的MATLAB脚本，用于创建T-SNE（t分布随机邻居嵌入）的二维或三维图形。它简化了复杂数据集的可视化过程，使用户能够轻松探索高维数据的空间结构。 这是用于绘制2维和3维t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的Matlab脚本。t-SNE是一种（获奖）降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。该技术可以通过Barnes-Hut近似实现，使其可以应用于大型现实世界数据集。 如何使用？ 1. 克隆这个存储库。 2. 数据和标签应该如何排列？ 一世。脚本需要两个输入 - 数据和标签。 ii. 数据排列 - 第一列应为“标签名称”，其余列为特征。 iii。 标签的排列-第一栏应为“标签名称”，其顺序应与数据中的标签一致。 3. Data 和 Label 中的每一行都是一个样本。 4. 用相同的名称替换文件夹输入目录中的数据和标签。 5. 运行脚本 tsne_example。
     
  • MATLAB中的t-SNE算法原生函数
    优质
    本文介绍了在MATLAB中使用的t-SNE算法原生函数的应用方法及原理，帮助读者掌握数据可视化技术。 MATLAB的t-SNE算法已经完美实现，并经过检验可以使用，可放心下载运行。
     
  • 基于T-SNE算法的降维与可视化示例MATLAB代码.zip
    优质
    该压缩包包含使用T-SNE（t-Stochastic Neighbor Embedding）算法进行数据降维及可视化的MATLAB源代码和相关示例，适用于科研和教学用途。 基于t-sne算法的降维可视化实例的MATLAB代码.zip文件提供了一个使用T-SNE算法进行数据降维和可视化的示例。
     
  • 基于PCA、t-SNE和UMAP的多分类数据降维及贝叶斯分类器的应用：MATLAB代码实现与结果分析
    优质
    本研究运用PCA、t-SNE和UMAP算法对多分类数据进行降维处理，并结合贝叶斯分类器进行高效分类，通过MATLAB编程实现并深入分析实验结果。 基于PCA、t-SNE和UMAP的数据降维与贝叶斯分类器的多分类应用：MATLAB代码实现及结果分析 本段落介绍了如何利用多元方法进行数据降维，并结合贝叶斯分类器对多个类别进行预测。具体步骤如下： 1. 使用主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）和均匀流形近似与投影（UMAP）分别将原始高维度的数据降至低维度。 2. 利用训练好的贝叶斯分类器对降维后的数据进行多类别预测，并评估模型性能。 3. 通过计算混淆矩阵来比较不同方法在分类任务中的表现效果。 文中提供了详细的MATLAB代码及注释，便于读者理解和实践。