可视化资源

t-SNE 与降维

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是高维数据二维可视化的事实标准。但它的输出有不少容易被误读的”陷阱”——超参数、迭代步数、簇的大小都会改变最终图形的解读。

不同 perplexity 下的同一组数据

来源：Wattenberg 等 — How to Use t-SNE Effectively

看的时候要小心

• 簇大小不代表密度 — t-SNE 会自动放大稀疏簇
• 簇间距离没有几何意义 — 只能看”邻近 / 不邻近”
• 必须看多组超参数 — 单张图容易被自欺欺人地解读

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