t-SNE可视化图怎么看呢？

Question

这是我的对于文本分类后的t-SNE可视化的图，怎么解读呢？这个分块儿正常吗？能得到什么信息呢？

Answer 1

୧⍤⃝ ୧⍤⃝ 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

对于t-SNE可视化图的解读，可以参考以下步骤：

1. 观察分块情况：首先，查看图中数据点的分块情况。t-SNE会根据样本之间的相似性将它们分布在不同的区域，相似的样本会聚集在一起。因此，如果图中的数据点呈现出明显的分块现象，说明在t-SNE的降维过程中，样本之间的相似性被较好地保留下来。

2. 观察相对距离：在同一个分块内部，观察样本之间的相对距离。如果在一个分块内，相似样本之间的距离较短，而不相似样本之间的距离较远，则说明样本的聚类效果较好。这可能表示t-SNE成功地将原始高维数据映射到了低维空间，并保留了原始数据之间的相对距离关系。

3. 观察全局结构：除了在局部区域解读样本之间的相对关系外，还要观察图的全局结构。检查是否存在全局的模式和趋势。在理想情况下，图中不同的分块应该对应于不同的类别或群体。如果存在全局的结构和模式，说明t-SNE在降维的过程中成功地保留了原始数据的整体结构。

重要提示：

• t-SNE可视化图的解读可能是主观的，因此需要结合具体的应用背景和数据特征进行分析。
• 除了观察可视化图形外，还可以使用其它聚类指标（如轮廓系数、互信息等）来评估降维结果的质量。

解决方案：

1. 确保对原始数据进行了合适的特征提取和预处理。
2. 调整t-SNE的超参数，如perplexity、learning rate等，以获得更好的可视化效果。
3. 对于更复杂的数据集，可以尝试使用其他降维方法，如PCA或UMAP来比较不同方法的效果。
4. 如果可视化结果无法提供有用的信息，可以重新考虑特征工程、数据准备或算法选择等方面的问题。