tSNE—高维数据降维可视化（理论部分）

最新推荐文章于 2025-04-06 22:24:20 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 降维 t-SNE 可视化 流形学习 SNE
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t-SNE是一种降维方法，PCA主成分分析、LDA等属于线性降维，t-SNE属于非线性降维，是一种流形学习方法（Manifold Learning）。


如图所示的曲面上，两点之间的欧式距离为红色虚线所示，蓝色实线为两点之间的测地线距离，第二张图为KNN图，展开后如第三张图所示。两点之间的最短距离为蓝色实线所示，但实际应用中，真实最短距离较难获得，一般通过构造KNN图寻找最短路径作为近似。

构建二维空间k-d树后，寻找k近邻就不用计算某个点与其他所有点之间的距离了。例如寻找图中红点的k近邻，只需要搜索当前子空间，同时不断回溯搜索父节点的其他子空间，即可找到k近邻点。

SNE(stochastic neighbor embedding)根本原理是：在高维空间相似的数据点，映射到低维空间距离也是相似的。通常使用欧式距离来描述这种相似性，而SNE把这种距离关系转换为一种条件概率来表示相似性。高维空间中

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09-17
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