Aug, 2023

基于类别约束的 t-SNE：结合数据特征和类别概率

PDF
TL;DR通过结合数据特征和类别概率的 class-constrained t-SNE 方法，可以在同一个降维结果中平衡两种视角，并通过交互式参数调整实现平滑的视角过渡，从而提高模型评估和视觉交互标注的应用潜力。
data featuresclass probabilitiesdimensionality reductionclass-constrained t-snemodel evaluation
发现论文，激发创造
  • 经典降维的一种模型：UMAP 和 t-SNE 的概率视角

    该论文表明降维方法 UMAP 和 t-SNE 可以近似重构为与 ProbDR 中引入的广义 Wishart 模型对应的 MAP 推断方法，这种解释不仅可以提供对这些算法更深入的理论洞察，还引入了研究类似降维方法的工具。

    May, 2024

  • 朝向适合 K 均值算法的空间：同时进行深度学习与聚类

    本文提出了一种利用深度神经网络实现联合降维和 K-means 聚类的方法，通过学习非线性函数的深度神经网络，以期获得更好的聚类和降维效果。

    Oct, 2016

  • 数据可视化中 t-SNE 算法的分析

    通过建立数据可视化形式的二维嵌入来正确地分离数据簇，使用 t-SNE 启发式的数据可视化方法在广泛的应用场景中成为事实上的标准，该研究提供了一种正式框架和分析，以分析数据可视化问题下 t-SNE 的性能表现，并且在满足特定条件时能部分恢复聚类结构。

    Mar, 2018

  • 类别与聚类不同：改进基于标签的降维算法评估

    引入两个新的质量度量标准：标签可信度和标签连续性（Label-T&C），以改进基于类标签的降维评估过程。定量评估结果表明，Label-T&C 在评估降维嵌入如何保留聚类结构的准确度方面优于广泛使用的降维评估指标，并且具有可扩展性。此外，我们还展示了案例研究，证明 Label-T&C 可以成功用于揭示降维技术及其超参数的内在特性。

    Aug, 2023

  • 降维作为概率推断

    本文提出了 ProbDR 变分框架，将许多经典的降维算法视为该框架下的概率推断算法。我们的框架利用低维潜变量构建协方差矩阵、精度矩阵或图拉普拉斯矩阵，这些矩阵可作为数据生成模型的一部分。利用此框架，我们可以更容易地处理未见数据，并且得到较为准确的高斯过程似然估计结果。

    Apr, 2023

  • 利用信息流形投影进行聚类探索

    我们提出了一种新的方法，用于生成信息丰富的嵌入，该方法不仅消除了与不同类型先验知识相关的结构，还旨在揭示任何剩余的基本结构，通过采用两个目标的线性组合：首先是对先验信息相关结构进行折扣的对比主成分分析 (contrastive PCA)，其次是通过峰度投影追求 (kurtosis projection pursuit) 确保得到的嵌入中存在有意义的数据分离，并将此任务形式化为流形优化问题，并在考虑三种不同类型的先验知识的各种数据集上进行了经验验证，最后，我们提供了一个自动化框架，用于对高维数据进行迭代的视觉探索。

    Sep, 2023

  • 利用类别和特征质心增强降维散点图

    通过使用由降维得到的 x 和 y 坐标来计算类别质心和特征质心并将其叠加在散点图上，本研究解决了将 x 和 y 轴的含义解释复杂性的问题，展示了这种方法在三种神经遗传疾病表型数据中的应用及类别质心和特征质心的添加如何增加散点图的可解释性。

    Mar, 2024

  • 利用方向感知的 t-SNE 可视化高维时序数据

    我们提出了两个互补的、方向感知的损失项，用于优化 t-SNE 的目标函数，强调数据的时间属性，指导优化和生成的嵌入结果，以显示出可能被忽略的时间模式。通过促进定向边的局部方向性，我们的方法产生了更具有时间意义且不那么混乱的可视化结果。

    Mar, 2024

  • 利用三元组实现更加全局准确的降维方法

    我们展示了经常使用的降维方法，如 t-SNE 和 LargeVis，不能很好地捕捉低维度嵌入中数据的全局结构，并提出了一种名为 TriMap 的新方法，使用三元组信息来捕获更高级别的结构，通过实验证明 TriMap DR 结果具有明显的优势。

    Mar, 2018

  • 线性分类中降维的作用

    使用辅助坐标方法，我们提出了一种简单，高效的算法来训练非线性 DR 和分类器的组合，并将其应用于具有线性 SVM 的 RBF 映射。该非线性低维分类器的分类错误率竞争力与最先进技术相当，但在训练和测试过程中非常快速，并允许用户轻松权衡运行时间和分类精度。同时，我们还研究了非线性 DR 在线性分类中的作用以及 DR 映射，潜在维度数量和类别数量之间的相互作用。

    May, 2014