t-SNE图的单位是什么
时间: 2024-02-19 10:01:03 浏览: 13
t-SNE图的单位是没有固定的单位,它是一种将高维数据可视化为二维或三维图像的降维算法。t-SNE图中每个数据点都是一个向量,向量之间的距离在原始高维空间中定义,t-SNE算法的目的是尽可能保留原始空间中数据点之间的距离关系,将其映射到低维空间中。因此,t-SNE图中的距离只是相对的,不具有具体的物理单位。
相关问题
t-SNE输入数据是什么
t-SNE是一种用于数据可视化的降维算法,它可以将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化。t-SNE输入数据通常是一个高维特征向量矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。这些特征可以是原始数据的属性或者是从原始数据中提取的特征。t-SNE算法则会对这些特征向量进行降维处理,并生成一个低维空间的嵌入表示,使得在该低维空间中相似的样本距离更近,而不相似的样本距离更远。
kernel t-SNE算法和t-SNE算法之间的区别
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)算法是一种常用的降维算法,用于将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化。kernel t-SNE算法是在t-SNE算法的基础上,引入核函数的思想,用于处理非线性数据。
t-SNE算法是基于概率分布的降维算法,通过计算原始高维空间中数据点之间的相似度矩阵和低维空间中数据点之间的相似度矩阵,从而最小化两个相似度矩阵之间的KL散度,得到最终的降维结果。而kernel t-SNE算法则是在计算相似度矩阵时,采用了核函数来处理非线性数据,从而可以更准确地保留数据的局部结构和全局结构。
总之,kernel t-SNE算法是在t-SNE算法的基础上引入核函数的思想,用于处理非线性数据,从而可以更好地进行降维和可视化。