t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

Dimensionality Reduction in R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

t-SNE vs PCA-tabel

PCA en t-SNE plotten

PCA

PCA-plot

Behoudt globale structuur

t-SNE

t-SNE-plot

Behoudt lokale structuur (houdt buren bij elkaar)

t-SNE-hyperparameters

Perplexity - bepaalt het aantal dichtstbijzijnde buren
Learning rate - snelheid waarmee NN-gewichten worden aangepast
Iterations - aantal backpropagation-iteraties

t-SNE

t-SNE-plot

t-SNE in 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)

t-SNE-plot

Laten we oefenen!

Dimensionality Reduction in R