¿Hay algún significado para las dimensiones de una inserción t-sne? Al igual que con PCA, tenemos esta sensación de maximizaciones de varianza linealmente transformadas, pero para t-sne, ¿hay intuición además del espacio que definimos para el mapeo y la minimización de la distancia...
Según el artículo de Hinton, entiendo que T-SNE hace un buen trabajo al mantener las similitudes locales y un trabajo decente en la preservación de la estructura global (clusterización). Sin embargo, no estoy claro si los puntos que aparecen más cerca en una visualización 2D t-sne pueden asumirse...
Las respuestas aquí han declarado que las dimensiones en t-SNE no tienen sentido , y que las distancias entre puntos no son una medida de similitud . Sin embargo, ¿podemos decir algo sobre un punto basado en sus vecinos más cercanos en el espacio t-SNE? Esta respuesta a por qué los puntos que son...
Tengo 200 puntos de datos que tienen los mismos valores en todas las funciones. Después de la reducción de la dimensión t-SNE ya no se ven tan iguales, así: ¿Por qué no están en el mismo punto en la visualización e incluso parece estar distribuido en dos grupos
Suponga que tiene un archivo de video cuyo orden de píxeles se ha barajado una vez. Es decir, un orden aleatorio se definió una vez y se aplicó a todos los marcos. ¿Existe algún enfoque conocido para recuperar el orden inicial de píxeles? Tengo algunas ideas sobre cómo recuperar la topología...