t-分布随机邻域嵌入（t-SNE)

R 中的降维

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

t-SNE 与 PCA 对比表

绘制 PCA 与 t-SNE

PCA

PCA 图

保留全局结构

t-SNE

t-SNE 图

保留局部结构（让邻居彼此相邻）

t-SNE 超参数

困惑度（Perplexity）：决定考虑的最近邻数量
学习率（Learning rate）：调整神经网络权重的速率
迭代次数（Iterations）：反向传播的迭代步数

t-SNE

t-SNE 图

R 中的 t-SNE

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 图

让我们来练习！

R 中的降维