t-SNE+LDA 算法在仿生嗅觉中的应用研究

github上的一个深度学习模型，用来进行道路分割https://github.com/hlwang1124/SNE-RoadSeg

t_SNE数据可视化sklearn中的数据集digits，介绍了digits数据集的特性，是一个64维的数据集，同时进行了二维和三维的可视化，二维用到了matplotlib，三维用到了mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

关于mnist的度量学习（ 和）和t_SNE的可视化 n_pair_loss n_pair_angular_loss 用法 从终端运行pip install -r requirements.txt python src/utils/mnist_to_img.py返回由标签分隔的mnist数据python src/n_pair_train.py将模型保存到src/checkpoints/checkpoint.pth.tar并记录logs/2019_00_CNN/* python src/t_SNE.py显示t_SNE

基于t-sne算法的降维可视化实例matlab代码.zip

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这是用于绘制 2 维和 3 维 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 的 Matlab 脚本 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 是一种（获奖）降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。 该技术可以通过 Barnes-Hut 近似实现，使其可以应用于大型现实世界数据集。 有关更多信息，请查看此页面。 如何使用？ 1. 克隆这个存储库。 2.Dataset和label应该怎么排列？ 一世。 该脚本需要两个输入 - 数据和标签。 ii. 数据排列 - 第一列应为“标签名称”，其余列应为“特征”。 iii。 标签的排列-第一栏应为“标签名称”，其顺序应与四、 数据的标签名称。 3. Data 和 Label 中的每一行都是一个样本。 4. 用相同的名称替换文件夹输入目录中的数据和标签。 5. 运行脚本 tsne_exampl

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

Visualizing data using t-sne论文matlab仿真代码，已封装好，直接用就行

电话营销作为一种低成本的营销模式，一直是银行推广理财产品的最重要渠道。 传统的电话销售不仅给许多电话访问客户带来了干扰，而且浪费了银行本身的资源。 为了提高银行电话营销的成功率，有必要提前预测哪些客户最有可能购买理财产品，以实现精准营销。 针对影响电话销售成功率的因素的复杂的高维非线性特征，提出了一种t-SNE（t分布随机邻居嵌入）特征提取方法，然后将提取的低维特征作为输入，使用非线性支持向量机（SVM）用于训练和预测。 实证结果表明，本文提出的基于t-SNE-SVM的银行电话。 营销预测模型具有良好的学习能力和泛化能力，可以为银行等行业实现精准营销提供一定的决策参考。