t-Distributed Stochastic Neighborhood Embedding (t-SNE)

Reducerea dimensionalității în R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Tabel comparativ t-SNE vs PCA

Vizualizarea PCA și t-SNE

PCA

Grafic PCA

Păstrează structura globală

t-SNE

Grafic t-SNE

Păstrează structura locală (menține vecinii apropiați)

Hiperparametrii t-SNE

Perplexitate - determină numărul de vecini apropiați considerați
Rată de învățare - rata de ajustare a ponderilor rețelei neuronale
Iterații - numărul de iterații de backpropagation

t-SNE

Grafic t-SNE

t-SNE în 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)

Grafic t-SNE

Să exersăm!

Reducerea dimensionalității în R