以下对于t-SNE和PCA的陈述中哪个是正确的？

1497 次浏览
  • A、t-SNE是线性的，而PCA是非线性的
  • B、t-SNE和PCA都是线性的
  • C、t-SNE和PCA都是非线性的
  • D、t-SNE是非线性的，而PCA是线性的
小开
答案解析
PCA是大家所熟知的降维算法，但是线性降维虽然简单，其局限性也很明显，难以实现高维数据在低维空间的可视化。t-SNE是非线性的降维算法，能实现高维到低维的可视化映射，但因为涉及大量的条件概率、梯度下降等计算，时间和空间复杂度是平方级的，比较耗资源。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理，基因组数据和语音处理。实例有：面部表情识别[2]、识别肿瘤亚群[3]、使用wordvec进行文本比较[4]等。实现：R的Rtsne包；Python的sklearn包。具体原理和实现代码请戳点击打开链接。
mshare
挑战成功
2年前
mshare
挑战失败
2年前
mshare
挑战失败
2年前
mshare
挑战失败
2年前
chay99
挑战成功
3年前
chay99
挑战失败
3年前
熙风晨筱
挑战失败
3年前
熙风晨筱
挑战失败
3年前
熙风晨筱
挑战失败
3年前

提交答案
相似测试题
在t-SNE算法中，可以调整以下...
与PCA相比，t-SNE的以下说明哪...
Xi和Xj是较高维度表示中的两个...
以下哪种情况LDA（线性判别分...
PCA和LDA的以下比较哪些是正确...
微信公众号
有课学公众号
  • 微信公众号: geekdaxue