neighbor embedding
时间: 2023-05-04 10:01:23 浏览: 46
邻近嵌入算法(neighbor embedding)是一种非线性降维算法,它通过将高维数据映射到低维空间中,并保留数据在原始空间中的局部结构信息,从而实现降维的目的。该算法的核心思想是,在低维空间中使得数据点之间的距离与在原始高维空间中的距离尽可能接近。
相关问题
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding方法的作用
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种非线性降维算法,它可以将高维数据映射到二维或三维空间中,以便于可视化和理解数据的结构。t-SNE通过保留数据点之间的相似度关系来实现降维,即在低维空间中尽可能地保留高维空间中数据点之间的相对距离。
t-SNE最初是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton在2008年提出的。它已被广泛应用于各种领域,包括图像处理、自然语言处理、生物信息学等。在可视化数据分析中,t-SNE可以帮助我们更好地理解数据的聚类、分布和异常值等特征。
Accordingly, we visualize the features extracted from different abnormal tissue types of the segmented tumor. The visualization is performed using one of the most widely used high-dimensional data visualization techniques known as t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding 中文解释
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)是一种强大的高维数据可视化技术,用于将高维数据可视化为2D或3D空间。它是一种非线性降维技术,特别擅长保留数据的局部结构。
在t-SNE中,算法首先计算高维数据点之间的相似度概率,其中相似度基于数据点之间的欧几里得距离。然后,它尝试将高维数据点表示为低维空间(例如2D或3D),使得数据点之间的相似度仍尽可能保持不变。这是通过最小化高维概率分布和数据点的低维概率分布之间的差异来实现的。
在2D或3D空间中的数据点的可视化可以揭示类似数据点的聚类或数据中的模式,这在高维空间中可能难以辨别。在医学图像领域,t-SNE可用于可视化分割肿瘤的不同异常组织类型中提取的特征,正如问题中所述。