t-Distributed Stochastic Neighborhood Embedding (t-SNE)

Снижение размерности в R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Таблица сравнения t-SNE и PCA

Визуализация PCA и t-SNE

PCA

График PCA

Сохраняет глобальную структуру

t-SNE

График t-SNE

Сохраняет локальную структуру (соседние точки остаются рядом)

Гиперпараметры t-SNE

Перплексия — определяет число ближайших соседей
Скорость обучения — скорость обновления весов нейронной сети
Итерации — количество итераций обратного распространения ошибки

t-SNE

График t-SNE

t-SNE в 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)

График t-SNE

Давайте потренируемся!

Снижение размерности в R