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PCA与t-SNE降维建模及可视化对比

共计 30 章节
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01
降维技术概述
为什么需要降维？PCA与t-SNE的…
降维技术概述PCA
02
PCA数学原理
协方差矩阵 · 特征值分解 · 主成分
PCA数学原理
03
PCA实现步骤
数据中心化 · 协方差计算 · 特征向量选择
PCA实现步骤
04
PCA的Python实现
使用sklearn进行PCA降维
PCAPython
05
PCA案例分析
手写数字数据集PCA降维可视化
PCA案例分析
06
PCA方差解释率与成分选择
肘部法则
PCA方差解释率
07
PCA的局限性
线性假设 · 全局结构
PCA的局限性
08
t-SNE基本思想
概率分布 · KL散度 · 局部结构保持
t-SNE基本思想
09
t-SNE数学原理
条件概率 · 困惑度 · 梯度下降
t-SNE数学原理
10
t-SNE算法流程
两步随机嵌入 · 迭代优化
t-SNE算法流程
11
t-SNE的Python实现
调用sklearn.manifold…
t-SNEPython
12
t-SNE案例
MNIST数据集t-SNE可视化
t-SNE案例
13
t-SNE困惑度参数的影响
过大过小的后果
t-SNE困惑度参数的影响
14
t-SNE的不稳定性
多次运行结果不同
t-SNE的不稳定性
15
t-SNE的局限性
计算复杂度 · 全局结构丢失
t-SNE的局限性
16
PCA与t-SNE对比（一）
线性vs非线性
PCAt-SNE
17
PCA与t-SNE对比（二）
速度与可扩展性
PCAt-SNE
18
PCA与t-SNE对比（三）
结构保持能力
PCAt-SNE
19
PCA与t-SNE对比（四）
噪声鲁棒性
PCAt-SNE
20
高维数据降维实战
基因表达数据PCA vs t-SNE
高维数据降维实战PCA
21
图像数据降维
人脸识别数据集对比
图像数据降维人脸识别数据集对…
22
文本数据降维
词向量降维可视化
文本数据降维词向量降维可视化
23
降维后聚类分析
比较两种方法的聚类效果
降维后聚类分析比较两种方法的聚…
24
降维后分类任务
保留信息量对比
降维后分类任务保留信息量对比
25
参数调优技巧
PCA的标准化与t-SNE的学习率
参数调优技巧PCA
26
大规模数据降维方案
增量PCA与Barnes-Hut t…
大规模数据降维方…PCA
27
其他降维方法简介
UMAP · LLE · Isomap
其他降维方法简介UMAP
28
PCA和t-SNE的融合使用
先用PCA降维再用t-SNE
PCAt-SNE
29
降维可视化工具
结合matplotlib与seabo…
降维可视化工具matplotlib
30
项目实战
从数据预处理到降维结果解读
项目实战从数据预处理到降…