高维特征向量使用 TSNE 降维，为什么感觉结果有问题？

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这是一个创建于 1660 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

昨天发了一个旅行家问题的算法贴，V 友一致认为不能算算法贴，本身属于 NP 困难问题没什么确切算法可言。

最后想了想，因为本质需要完成的是分类任务，既然无法求得理论上最完美的分类解，那只能用其他办法尝试逼近了，目前想到比较简单的做法是把高维特征向量用 TSNE 降维，然后跑 kmeans 分类。

对机器学习算法大部分不求甚解，于是做了调包侠，用 sklearn 里写好的 tsne 跑。但是刚才跑了几个测试数据感觉都不太对，有没有机器学习算法大佬来指点一下

====================================================一个简单的示例代码

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np

X = [
  [10, 56, 12 , 10, 56, 12],
  [10, 56, 12 , 10, 56, 12], 
  [80, 21, 92 , 80, 21, 92], 
  [21, 30, 53 , 21, 30, 53], 
  [11, 81, 15 , 11, 81, 15], 
  [11, 81, 15 , 11, 81, 14]
]
model = TSNE(n_components=3 ,learning_rate = 1000 , n_iter = 1000 , init = 'pca') 
Y = model.fit_transform(X)

====================================================得到结果

[[-199.75327  -165.53574  -241.92471 ]
 [ 171.09433   -41.500977  117.659996]
 [ 362.16272   397.58792    34.34646 ]
 [-256.5073   -221.04861   304.41156 ]
 [ -26.240019  322.07495  -296.1156  ]
 [-339.0215    261.51828   109.22412 ]]

====================================================

如题，我尝试将模拟的六维数据降到三维，数据完全是随机生成的，并没有什么实际意义，但是数据中一个关键点是，第一和第二组数据完全一致，倒数第一和倒数第二组数据只有极微弱差距。

所以按照理论上，我希望得到的降维数据中，第一和第二个结果应该是完全一致，或者说是非常相似的。但是跑了几次得到的结果都是相差非常远。想问问带佬们这是为什么，这个结果是正常的吗还是我写错了。

tsne

算法

高维

import

1 条回复 • 2020-05-16 08:05:18 +08:00

Munichong

2020-05-16 08:05:18 +08:00

楼主可以试试降低 learning rate，从官方文档来看：
The learning rate for t-SNE is usually in the range [10.0, 1000.0]. If the learning rate is too high, the data may look like a ‘ball’ with any point approximately equidistant from its nearest neighbours. If the learning rate is too low, most points may look compressed in a dense cloud with few outliers.
如果你的 learning rate 过高的话，点和它最近的邻居之间距离会差不多。你可以减小 learning rate 试试。另外可以比对一下 reduce 前各点间的距离和 reduce 后各点间距离，看看是不是邻居间的关系可以保持。