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t-SNE, t-SNE en Python - Coggle Diagram
t-SNE
Fonctionnement
Étape 1: Examiner les données et déterminer la proximité des points
Étape 2: Créer une nouvelle version simplifiée des données avec des points placés aléatoirement
Etape3: Comparer la version simplifiée aux données d'origine et ajuster pour mieux correspondre
Étape 4: Répéter l'étape 3 jusqu'à obtenir la meilleure version simplifiée possible
Avantages
Identification facile des groupes de points similaires
Révélation de modèles cachés
Graphiques faciles à comprendre
Limitations
Sensibilité aux paramètres choisis
Précision des distances entre les points non garantie
Peut être lent et gourmand en ressources pour de grandes quantités de données
But
Simplifier et visualiser des données complexes
Analogie
Défaire une pelote de laine enchevêtrée
t-SNE en Python
Importer les bibliothèques
sklearn.manifold
matplotlib.pyplot
Visualiser les données simplifiées
plt.scatter(donnees_simplifiees[:, 0], donnees_simplifiees[:, 1])
plt.show()
Créer un objet t-SNE
tsne = TSNE()
Appliquer t-SNE aux données
donnees_simplifiees = tsne.fit_transform(vos_donnees)