使用 GTSNE 可视化数据
机器学习
2021-08-04 v1 人机交互
最优化与控制
机器学习
摘要
我们提出一种新方法 GTSNE，用于在二维映射中可视化高维数据点。该技术是 t-SNE 的一种变体，通过同时捕捉数据的局部邻域结构和宏观结构，产生更优的可视化效果。这对于位于连续低维流形上的高维数据尤为重要。我们展示了 GTSNE 在多种数据集上的性能，并将其与当前最优方法（包括 t-SNE 和 UMAP）进行比较。在几乎所有数据集上，GTSNE 产生的可视化在宏观结构保持方面均优于其他技术。
引用
@article{arxiv.2108.01301,
title = {Visualizing Data using GTSNE},
author = {Songting Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01301},
year = {2021}
}