术语表

t 分布随机邻域嵌入（t-SNE）

探索 t-SNE，轻松实现降维、增强数据可视化、模式识别和高维数据集的聚类。

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）是一种流行的机器学习技术，用于降维和数据可视化，尤其是在处理高维数据时。它有助于将复杂数据简化为二维或三维空间，使可视化解释和模式识别更加容易。

t-SNE 如何工作

t-SNE 通过最小化两个概率分布之间的发散来运行：一个表示高维空间中数据点的成对相似性，另一个表示低维嵌入中数据点的成对相似性。该方法保留了数据的局部结构，因此非常适合聚类分析。

进一步了解降维的相关概念以及它如何帮助机器学习。

主成分分析法（PCA）侧重于保留大的成对距离，而 t-SNE 则不同，它优先捕捉局部邻接关系。这种能力使 t-SNE 在可视化群集或图像等复杂结构方面表现出色，而其他方法可能会失败。

t-SNE 在生物信息学中被广泛用于高通量基因组数据的可视化。它能帮助研究人员识别和解释海量数据集中的模式，从而发现基因表达或细胞类型分类等问题。

t-SNE 通过可视化神经网络层的高维数据，帮助改进图像识别系统。通过诊断模型学习到的特征，它可以帮助工程师改进神经网络架构。

发现 Ultralytics YOLOv8用于高级图像检测系统。

t-SNE 建立在随机方法的基础上，包括三个主要步骤：计算成对相似性、构建低维嵌入，以及使用保持局部距离的成本函数迭代调整该嵌入。

通过卷积神经网络 (CNN) 获取相关机器学习技术的综合指南。

除了可视化，t-SNE 还支持深度学习中对特征空间的解释，在模型调试和特征提取中发挥着至关重要的作用。它对于机器学习任务特有的高维数据集尤其重要。

进一步了解人工智能中的特征提取技术及其意义。

虽然t-SNE 和 K-Means 聚类经常一起使用，但它们的作用不同；t-SNE 可视化数据分布，而 K-Means 则用于将数据划分为聚类。

t-SNE 可将高维数据转化为易于解释的可视化格式，有助于发现潜在的数据结构。它的多功能性和易用性使其成为数据科学、微阵列数据分析和自然语言处理等领域的主要工具。

探索Ultralytics' Vision AI 工具如何通过集成这些先进技术来进一步增强您的人工智能项目。