基于t-SNE降维的数据可视化分析研究  

作　　者：郭艳萍[1] 高云 吕丙东 

机构地区：[1]山西大同大学计算机与网络工程学院,山西省大同市037009

出　　处：《电子技术与软件工程》2021年第21期166-170,共5页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：山西省软科学研究计划(2019041023-5)。

摘　　要：本文分析了t-SNE降维方法的原理及算法过程,并以sklearn.datasets中内置的手写数字图片作为数据集,观测该64维数据集在2维映射空间中呈现良好的聚类结果,且降维结果显现出一定的规律性[1]。将t-SNE和PCA降维方法对该数据集的可视化结果进行了对比,表明t-SNE降维方法用于可视化分析时明显优于PCA降维方法,但在其他一些方面还有不足之处。

关 键 词：可视化 t-SNE KL散度降维算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]