t-SNE ile Manifold Learning

Manifold learning algoritmaları, asıl olarak veri görselleştirme için kullanılır. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), en kullanışlı manifold learning algoritmalarından biridir. t-SNE algoritmasının ana fikri, noktalar arasındaki uzaklıkları olabildiğince koruyacak bir şekilde düşük boyutlu bir temsil bulmaktır. t-SNE, her bir veri noktası için rastgele bir düşük boyutlu temsil ile başlar ve, orjinal uzayda yakın olan noktaları birbirine yakın, uzak … Okumaya devam et t-SNE ile Manifold Learning

Reklamlar

Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction) – 5

Locally Linear Embedding (LLE) LLE, bir nonlineer boyut indirgeme ve manifold learning tekniğidir. LLE, ilk olarak eğitim setindeki herbir veri noktasını en yakın komşuları ile doğrusal olarak nasıl ilişkilendireceğini ölçer ve daha sonra, bu yerel ilişkileri en iyi şekilde koruyacak (eğitim setinin) bir düşük boyutlu temsilini arar. Diğer boyut indirgeme teknikleri Multidimensional Scaling (MDS), boyut indirgeme yaparken, … Okumaya devam et Boyut İndirgeme (Dimensionality Reduction) – 5