Howtosignalprocessing
- La réduction de la dimensionnalité T-SNE est-elle?
- En quoi T-SNE est-il différent de PCA?
- Pourquoi T-Sne est-il meilleur que PCA?
- Qu'est-ce que T-SNE dans l'apprentissage automatique?
La réduction de la dimensionnalité T-SNE est-elle?
L'intégration du voisin stochastique distribué en T (T-SNE) est une méthode qui nous donne des valeurs d'expression sur une base cellulaire. Introduit pour la première fois par van der Maaten et Hinton en 2008, T-SNE est une technique de réduction de dimensionnalité probabiliste.
En quoi T-SNE est-il différent de PCA?
T-SNE est un autre algorithme de réduction de la dimensionnalité mais contrairement à l'ACP est en mesure de tenir compte des relations non linéaires. En ce sens, les points de données peuvent être cartographiés en dimensions inférieures de deux manières principales: approches locales: la cartographie des points à proximité sur les dimensions supérieures aux points proches de la dimension inférieure également.
Pourquoi T-Sne est-il meilleur que PCA?
PCA vs T-SNE: T-SNE diffère de PCA en préservant uniquement les petites distances par paire ou des similitudes locales tandis que PCA concerne la préservation de grandes distances par paires pour maximiser la variance. PCA est une technique de réduction de dimension linéaire qui cherche à maximiser la variance et préserve de grandes distances par paires.
Qu'est-ce que T-SNE dans l'apprentissage automatique?
Le quartier stochastique en T (TSNE) est un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé développé en 2008 par Laurens van der Maaten et Geoffery Hinton. Il est devenu largement utilisé en bioinformatique et plus généralement dans la science des données pour visualiser la structure des données de grande dimension en 2 ou 3 dimensions.
