データの次元削減に関する資料集 - めも
次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE) Multidimensional Scaling(MDS) Isomap Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps(LE) Semidefinite Embedding (SDE) Latent Dirichlet Allocation(LDA) Labeled LDA P
t-SNEで遊ぶ - Negative/Positive Thinking
はじめに 最近よく見かける「t-SNE」という非線形次元圧縮手法を試してみた。 t-SNEとは t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding SNEと呼ばれる次元圧縮手法の問題点を改善した手法 SNEは、「各点間の"ユークリッド距離"を、類似度に相当する"条件付き確率"に変換して低次元にマッピングする手法」のこと 各点について、高次元での確率分布と低次元での確率分布が一致するように低次元での点を探している 確率分布の違いは「カルバックライブラー情報量」で、これを損失関数にして勾配法で低次元の点を求める 低次元での分布に「自由度1のt-分布」を利用する さらに、高速化を行った「Barnes-Hut t-SNE」という手法ではO(n log n)で計算できる http://arxiv.org/abs/1301.3342 詳しい説明は、元論文や紹介記事が
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