t-Distributed Stochastic Neighborhood Embedding (t-SNE)

Réduction de dimension en R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Tableau t-SNE vs PCA

Tracer PCA et t-SNE

PCA

Graphique PCA

Préserve la structure globale

t-SNE

Graphique t-SNE

Préserve la structure locale (garde les voisins côte à côte)

Hyperparamètres de t-SNE

Perplexity : détermine le nombre de plus proches voisins pris en compte
Learning rate : vitesse d'ajustement des poids du réseau de neurones
Iterations : nombre d'itérations de rétropropagation

t-SNE

Graphique t-SNE

t-SNE en R

library(Rtsne)


set.seed(1234)
tsne <- Rtsne(attrition_df %>% select(-Attrition))


tsne_df <- attrition_df %>% 
  bind_cols(tsne_x = tsne$Y[,1], tsne_y = tsne$Y[,2])


tsne_df %>% 
  ggplot(aes(x = tsne_x, y = tsne_y, color = Attrition)) +
  geom_point(alpha = 0.5)

Graphique t-SNE

Passons à la pratique !

Réduction de dimension en R