Czy są jakieś znaczenia dla wymiarów osadzania t-sne? Podobnie jak w przypadku PCA, mamy poczucie maksymalizacji wariancji transformacji liniowej, ale czy dla t-sne jest intuicja oprócz tylko przestrzeni, którą definiujemy do mapowania i minimalizacji odległości
Rozumiem z artykułu Hintona, że T-SNE wykonuje dobrą robotę, utrzymując lokalne podobieństwa i przyzwoitą pracę, zachowując globalną strukturę (klasterizacja). Nie jestem jednak pewien, czy punkty pojawiające się bliżej w wizualizacji 2D t-sne można założyć jako „bardziej podobne” punkty danych....
Odpowiedzi tutaj stwierdzają, że wymiary w t-SNE są pozbawione znaczenia , a odległości między punktami nie są miarą podobieństwa . Czy możemy jednak powiedzieć coś o punkcie na podstawie jego najbliższych sąsiadów w przestrzeni t-SNE? Ta odpowiedź na pytanie, dlaczego punkty, które są dokładnie...
Mam 200 punktów danych, które mają takie same wartości we wszystkich funkcjach. Po zmniejszeniu wymiaru t-SNE nie wyglądają już tak równo, tak jak poniżej: Dlaczego nie są w tym samym punkcie wizualizacji, a nawet wydają się być podzieleni na dwa różne