TSNE 在 Python 中的源代码剖析149

序言

t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）是一种非线性降维技术，可将高维数据可视化到低维空间。它广泛用于探索数据中的复杂模式和结构。本文将深入剖析用于 Python 中 t-SNE 实现的源代码，以全面了解其工作原理。

引入开源库

在 Python 中，t-SNE 通常通过开源库实现，例如 scikit-learn 和 umap。这些库提供了易于使用的接口来访问 t-SNE 算法，从而无需编写自己的代码。为了更深入地了解 t-SNE 的内部机制，本文将重点介绍 scikit-learn 中的实现。

源代码剖析

scikit-learn 中的 t-SNE 源代码位于 `` 模块中。该模块包含用于训练和应用 t-SNE 模型的所有必需函数和类。

训练过程

t-SNE 训练过程涉及以下步骤：计算高维数据点之间的相似度，通常使用余弦相似度或欧几里得距离。
将这些相似度转换为低维概率分布，称为加入分布。
在低维空间中初始化随机嵌入。
迭代更新嵌入，以最小化加入分布和低维分布之间的 Kullback-Leibler 发散。

源代码中的实现

scikit-learn 中的 t-SNE 源代码实现了这些步骤如下：`pairwise_distances` 函数计算数据点之间的相似度。
`_joint_probabilities` 函数将相似度转换为加入分布。
`_kl_divergence` 函数计算加入分布和低维分布之间的 Kullback-Leibler 发散。
`_gradient` 函数计算低维嵌入的梯度，用于更新嵌入。

参数调整

t-SNE 算法可以通过调整以下参数进行调整：`n_components`：嵌入的维数。
`perplexity`：加入分布的平滑程度。
`learning_rate`：嵌入更新的学习率。

源代码中的实现

scikit-learn 中的 t-SNE 源代码允许通过以下方式设置这些参数：`n_components` 参数在 `__init__` 函数中指定。
`perplexity` 参数也可以在 `__init__` 函数中指定。
`learning_rate` 参数可以通过 `set_params` 方法设置。

应用和可视化

一旦训练好 t-SNE 模型，就可以使用它将数据点嵌入到低维空间。嵌入可以通过以下方式可视化：散点图
投影到 2D 或 3D 空间
交互式可视化工具，例如 Plotly 或 Bokeh

结论

通过剖析 scikit-learn 中的源代码，我们深入了解了 t-SNE 算法在 Python 中的实现。我们讨论了训练过程、参数调整和可视化的各个方面。这种对源代码的理解使我们能够定制和优化 t-SNE 模型以满足特定的数据探索和可视化需求。

2024-10-31

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