t-Distributed Stochastic Neighborhood Embedding (t-SNE)

Redução de Dimensionalidade em R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

t-SNE vs PCA table

Plotando PCA e t-SNE

PCA

PCA plot

Preserva a estrutura global

t-SNE

t-SNE plot

Preserva a estrutura local (mantém vizinhos próximos)

Hiperparâmetros do t-SNE

Perplexity - define quantos vizinhos mais próximos são considerados
Learning rate - taxa de ajuste dos pesos da rede neural
Iterations - número de iterações de backpropagation

t-SNE

t-SNE plot

t-SNE em 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)

Gráfico t-SNE

t-SNE plot

Vamos praticar!

Redução de Dimensionalidade em R