Existem significados para as dimensões de uma incorporação t-sne? Como no PCA, temos esse senso de maximizações de variância linearmente transformadas, mas para t-sne há intuição além do espaço que definimos para mapeamento e minimização da distância
Entendo pelo artigo de Hinton que o T-SNE faz um bom trabalho em manter as semelhanças locais e um trabalho decente em preservar a estrutura global (clusterização). No entanto, não estou claro se os pontos que aparecem mais próximos em uma visualização t-sne 2D podem ser assumidos como pontos de...
As respostas aqui afirmaram que as dimensões no t-SNE não têm sentido e que as distâncias entre os pontos não são uma medida de semelhança . No entanto, podemos dizer algo sobre um ponto com base nos vizinhos mais próximos no espaço t-SNE? Esta resposta para por que os pontos exatamente iguais não...
Eu tenho 200 pontos de dados que têm os mesmos valores em todos os recursos. Após a redução da dimensão t-SNE, eles não parecem mais tão iguais, assim: Por que eles não estão no mesmo ponto na visualização e até parecem estar distribuídos em dois grupos
TL; DR: dado um grande conjunto de dados de imagem (cerca de 36 GiB de pixels brutos) de dados não rotulados, como posso agrupar as imagens (com base nos valores de pixel) sem saber o número de clusters Kpara começar? Atualmente, estou trabalhando em um projeto de aprendizado não supervisionado...
Suponha que você tenha um arquivo de vídeo cuja ordem de pixels foi embaralhada uma vez. Ou seja, uma ordem aleatória foi definida uma vez e aplicada a todos os quadros. Existe alguma abordagem conhecida para recuperar a ordem inicial de pixels? Tenho algumas idéias para recuperar a topologia...