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重尾核揭示 t-SNE 可视化中更精细的聚类结构
该论文介绍了一种新的降维数据可视化方法 t-SNE，使用一个具有任意自由度的 t 分布核，并演示了通过修改 t-SNE 核函数的尾重量可以揭示更细节的簇结构，解决了 SNE 的拥挤问题，同时证明了这种方法在实际应用中具有实用意义。
PDF5 years ago
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
PDF6 years ago
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
PDF6 years ago
高效算法的 t - 分布随机邻域嵌入
本论文介绍了一种名为 FIt-SNE 的快速傅里叶变换加速插值 t-SNE 方法和 out-of-core PCA 方法，这些方法可以加速 t-SNE 的计算，并允许在资源有限的计算机上计算大型数据集的 t-SNE。
PDF7 years ago
流形感知归纳哈希
本文介绍了一种基于流形学习的紧凑二进制哈希算法，解决了流形学习在大规模嵌入中的问题，并提出了一个有效的方法来解决样本外数据问题，特别是基于 t-SNE 实现的哈希算法。
PDF11 years ago
Barnes-Hut-SNE
本文提出了一种基于 vantage-point trees 的 t-SNE 实现算法，并使用 Barnes-Hut 算法来计算给出的高维数据点对之间的作用力，实验证明该算法相比于常规 t-SNE 具有更强的计算优势，且可以用于处理数据集建模
PDF11 years ago