t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。 下面会简单介绍t-SNE的原理，参数和实例。
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域，特别擅长处理高维数据。
最易被我们视觉观察到的维数是一维，二维和三维，四维及以上用图形表达都不会那么直观。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
降维：就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x→y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。
简而言之，降维是在2维或3维中展现更高维数据（具有多个特征的数据，且彼此具有相关性）的技术。
将神经网络可视化是非常有趣的。对于监督学习而言，神经网络的训练过程可以看做是学习如何将一组输入数据点转换为可由线性分类器进行分类的表示。本文我想利用这些（隐藏）表示进行可视化，从而更加直观地了解训练过程。这种可视化可以为神经网络的性能提供有趣的见解。
数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术，同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用，因为它有助于减少计算资源的需要，并提高算法的效率。以下是一些常用的数据降维方法，以及它们的原理和应用。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据
假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？
无监督学习（Unsupervised Learning）是一类机器学习任务，其中算法在没有标签的情况下，从未标记的数据中学习模式和结构。与有监督学习不同，无监督学习不依赖于预定义的输出，而是从数据本身提取信息，用于发现数据的内在规律和特征。
如今，使用具有数百个（甚至数千个）特征的数据集变得非常普遍。如果要素的数量变得与存储在数据集中的观测值的数量相似（甚至更大！），则很可能导致机器学习模型过度拟合。为了避免此类问题，有必要应用正则化或降维技术（特征提取）。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。
机器之心整理 参与：蒋思源 本文介绍了 T 分布随机近邻嵌入算法，即一种十分强大的高维数据降维方法。我们将先简介该算法的基本概念与直观性理解，再从详细分析与实现该降维方法，最后我们会介绍使用该算法执行可视化的结果。 T 分布随机近邻嵌入（T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding）是一种用于降维的机器学习方法，它能帮我们识别相关联的模式。t-SNE 主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中距离相近的点投影到低维中仍然相近。t-SNE 同样能生
降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE，但它的性能受到数据集规模的影响，并且正确使用它可能需要一定学习成本。
无监督学习作为机器学习的一个重要分支，在自动化处理领域中扮演着越来越重要的角色。它不需要外部的标签信息，能够从数据本身发现模式和结构，为自动化系统提供了强大的自适应和学习能力。本文将探讨无监督学习技术的基本原理、在自动化处理中的应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE[1]，但它的性能受到数据集规模的影响，并且正确使用它可能需要一定学习成本（t-SNE：如何理解与高效使用）。
降低维度有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本
可视化神经网络总是很有趣的。例如，我们通过神经元激活的可视化揭露了令人着迷的内部实现。对于监督学习的设置，神经网络的训练过程可以被认为是将一组输入数据点变换为可由线性分类器分离而表示的函数。所以，这一次，我打算通过利用这些（隐藏的）的表示来产生可视化，从而为这个训练过程带来更多内部细节。这种可视化可以揭示和神经网络性能相关的有趣的内部细节。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
1D，2D和3D数据可以可视化。但是在数据科学领域并不总是能够处理一个小于或等于3维的数据集，我们肯定会遇到使用高维数据的情况。对于数据科学专业人员来说，有必要对工作数据进行可视化和深入了解，以便更好地完成工作，我们可以使用降维技术
提取游戏音频 5.7W 段，提取声音指纹特征，放在 fea.json 文件中用于测试。
作者：曾凤 责任编辑：周建丁（zhoujd@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn 机器学习（ML）算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。而“拓扑数据分析”作为机器学习的一种形式，已经开始被广泛应用。本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中
t-Distributed Stochastic Neighbor Emdedding
论文《Interactive Sketching of Urban Procedural Models 》：a) 用户简单勾画建筑物某个组件的轮廓 ；b）基于深度学习，系统找到匹配预定义的组件集（论文称为 Snippet Grammar ） ；c）用户从匹配到的组件集中挑选合适的组件 （系统转化为 Snippet Grammar 的形式）；d）系统合成用户的选项（组装 Snippet Grammar ），生成建筑 3D 模型……
推荐系统试图依据用户旧物品评级或偏好来预测对某一物品的评级或偏好。为了提高服务质量，几乎每个大公司都使用推荐系统。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。
t-SNE降维算法是由机器学习领域的大牛在2008年提出的一种高效的降维算法，属于非线性降维算法的一种，相比之前常用的PCA算法，该算法更加的先进，应用的领域也非常的多，在单细胞转录组的数据分析中，t-SNE应用的更为广泛。
在科学研究中处理高维数据的童鞋们，常常会遇到这种问题：我们明明知道自己的数据具有很好的内部特征，却无法找到合适的降维算法展示出来。由于每一个样品特征内都可能会存在一些离散点，线性降维例如PCA、PCoA常常难以有效的区分不同的样品特征，而且忠实于相互距离的线性算法往往难以获得满意的排序结果。这时候，你就需要更新自己的算法库啦！
在scRNA-seq数据通过一些列的预处理，质控以及标准化之后，后续分析步骤需要通过识别细胞间的基因表达差异来进行聚类， 分析不同细胞群的差异性。这就涉及到了单细胞RNA数据处理中的特征选择，降维以及如何使数据可视化。
每每提到数据可视化，大家脑中可能会浮现很各种图表、西装革履的分析师、科幻大片中酷炫的仪表。
在数据科学和分析中，理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间，提供了对数据结构的详细洞察。但是随着数据集的增长，标准的t-SNE算法在计算有些困难，所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法，它提供了一个有效的近似，允许在不增加计算时间的情况下扩展到更大的数据集。
下图是一些降维算法的简介，主要分为三类：基于矩阵分解（Matrix Factorization）降维算法、基于作图的降维算法、基于神经网络的机器学习降维算法。
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相信大多数人都已经接触过数据可视化——Excel 随便画一张表就是了。众所周知，二维数据可视化很容易，条形图、饼状图等等，我们在初中就已经学过了。那么三维数据呢？可能有些接触到音频产品的朋友会说瀑布图，很好。而 N 维数据呢？物理学告诉我们：低维空间只能观察到高维空间在本维度的投影。既然我们本身的维度无法增加，那么就只能想办法把数据的维度降低了。
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降维是机器学习中的可视化和理解高维数据的强大工具。t-SNE是最广泛使用的可视化技术之一，但其性能在大型数据集中会受到影响。
在大模型开发过程中，降维是一个关键的步骤。它可以帮助我们处理和分析高维数据，降低计算复杂度，提高模型性能。下面，我们将详细介绍降维的基本概念、常用方法以及在大模型开发中的应用。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
单细胞数据中包含很多细胞以及很多基因，是一个较大的数据集，维度较大，需要对数据进行降维。降维就是对原始数据进行特征提取，经常会得到高维度的特征向量。通过降维的方式来寻找数据内部的特性，提升特征表达能力，降低模型的训练成本。
机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的，而目前数据可视化一般为二维或者三维的，要想对高维数据可视化必须进行降维。
在前几篇教程中，我们探讨了 sklearn 的基础、高级功能，异常检测与降维，时间序列分析与自然语言处理，模型部署与优化，以及集成学习与模型解释。本篇教程将专注于无监督学习和聚类分析，这在探索性数据分析和数据挖掘中非常重要。
用于高维数据的降维，可视化展示，相比较pca的线性降维，再可视化显示方面显示更加友好。相似的样本由附近的点建模，不相似的样本由高概率的远点建模。
t-SNE是一种用于探索高维数据的非线性降维算法，非常适合将高维数据降到二维或者三维，在使用散点图等基本图表进行可视化。PCA是一种线性算法，他不能解释特征之间的复杂多项式关系，而t-SNE基于在领域图上随机游走的概率分布来找到数据内的结构。
在机器学习中，随着数据特征的增加，需要更大的计算资源来训练模型。这可能导致模型的训练时间和内存消耗增加，甚至可能导致模型无法训练或训练结果不准确。
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