t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) – популярный метод уменьшения размерности, используемый в машинном обучении и визуализации данных. Он особенно эффективен при преобразовании многомерных данных в низкоразмерное пространство при сохранении локальной структуры и взаимосвязей между точками данных. Вот краткое объяснение t-SNE:
Обзор t-SNE:
t-SNE обычно используется для визуализации сложных наборов данных в двух или трех измерениях, что упрощает понимание и интерпретацию закономерностей и взаимосвязей в данных. Он работает путем преобразования многомерного сходства между точками данных в вероятности в низкоразмерном пространстве. Это достигается за счет следующих шагов:
Вычисление подобия. Для каждой точки данных t-SNE вычисляет ее сходство с другими точками данных в многомерном пространстве. Он использует распределение Гаусса для определения подобия или близости между точками, где соседние точки имеют большее сходство.
Определение условных вероятностей. t-SNE преобразует эти сходства в условные вероятности. Он определяет условное распределение вероятностей по парам точек данных как в многомерном, так и в низкоразмерном пространстве.
Оптимизация подобия.Алгоритм затем пытается минимизировать расхождение между условными вероятностями в многомерном пространстве и вероятностями в низкоразмерном пространстве. Для достижения этой цели он итеративно корректирует положение точек в пространстве более низкого измерения.
Градиентный спуск: t-SNE использует оптимизацию градиентного спуска, чтобы минимизировать расхождение. Он регулирует положение точек в пространстве более низкого измерения таким образом, чтобы поддерживать взаимосвязь и сходство между точками данных.
для кода проекта HAR и документации проверьте ссылку ниже:
