t-sne显示拥挤该怎么解决,同
一个类并不能聚集在一起,各个类之间也很拥挤,如何解决
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- Evaporator Core 2023-02-23 19:14关注
t-SNE是一种非线性降维算法,通常用于将高维数据可视化到二维或三维空间中。由于t-SNE是基于概率分布的,因此它的可视化结果会受到数据点的分布情况、参数设置等因素的影响。
如果t-SNE显示拥挤,即同一个类别的数据点没有聚集在一起,不同类别之间也很拥挤,可能有以下几种情况和解决方法:
调整参数:t-SNE有一些参数可以调整,如perplexity、learning rate等,可以尝试不同的参数组合来优化结果。
调整距离计算方法:t-SNE使用欧几里得距离或者其他距离来计算相似度,如果数据集的特点需要使用其他距离度量方法,可以尝试修改距离计算方法。
数据清洗:对数据进行清洗,去除异常值和噪声点,可以帮助t-SNE更好地发现数据的内在结构。
使用其他算法:如果t-SNE无法得到理想的可视化结果,可以尝试使用其他降维算法,如PCA、LLE、Isomap等。
但是任何降维算法都只是在保留数据本质特征的前提下,将高维数据映射到低维空间中。对于复杂的高维数据集,完美的可视化并不是总能实现的,因此需要综合考虑多个因素,并根据具体情况进行选择和调整。解决 无用评论 打赏 举报
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