Barnes-Hut-SNE
机器学习
2013-03-11 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文提出了一种O(N log N)的t-SNE实现——t-SNE是一种常用于散点图中高维数据可视化的嵌入技术，通常运行时间为O(N^2)。新的实现使用视角点树来计算输入数据对象之间的稀疏成对相似性，并使用Barnes-Hut算法的一种变体——天文学家用于执行N体模拟的算法——来近似嵌入中对应点之间的力。我们的实验表明，新算法称为Barnes-Hut-SNE，相对于标准t-SNE具有显著的计算优势，并且使得学习具有数百万个对象的数据集的嵌入成为可能。
引用
@article{arxiv.1301.3342,
title = {Barnes-Hut-SNE},
author = {Laurens van der Maaten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.3342},
year = {2013}
}