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—)1.5.2t-SNEt-SNE也是一种将数据可视化的降维方法，他与主成分分析（PCA）算法不同的是t-SNE中相似样本是由附近的点建模，而对于非相似的样本是由远处的点进行建模。相比，t-SNE算法是对SNE算法的改进，其在SNE算法中加入了t分布（t-distribution）并使用KL散度来衡量高维空间和低维空间之间的距离。使得t-SNE相对于SNE有以下一些优点：1、对于不相似的点，即类型不同的点。通过使用一个较小的距离就可以产生一个较大的梯度从而能够较为容易的将不相似点分开。2、这种分开方的式会因为梯度中分母的原因而使得梯度不会变得无穷大，因此能够较为高效的解决了不相似的点之间距离太远的问题。t-SNE的算法如下：Data:X={x1，x2，…,xn。}设置迭代次数iter，困惑度perplexity，学习速率和动量的数值目标结果是低维数据表示
开始优化计算在给定perplexity下的条件概率令用随机初始化Y从t=1到iter，循环进行下面运算:计算低维度下的计算梯度更新
结束结束
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