R语言的Rtsne包怎么用

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Rtsne包降维聚类分析

t-SNE优缺点

优点

• 对于不相似的点，用一个较小的距离会产生较大的梯度来让这些点排斥开来。

• 这种排斥又不会无限大(梯度中分母)，避免不相似的点距离太远。

  缺点

• 主要用于可视化，很难用于其他目的。

• t-SNE倾向于保存局部特征，对于本征维数(intrinsic dimensionality)本身就很高的数据集，是不可能完整的映射到2-3维的空间

• 全局结构未明确保留。这个问题可以通过PCA初始化点（使用init ='pca'）来缓解。

• 计算量大，耗时间是PCA的百倍，内存占用大。

应用

1、识别肿瘤亚群（医学成像）

质谱成像（MSI）是一种同时提供组织中数百个生物分子的空间分布的技术。t-SNE，通过数据的非线性可视化，能够更好地解析生物分子肿瘤内异质性。

2、 人脸识别

人脸识别技术已经取得巨大进展，很多诸如PCA之类的算法也已经在该领域被研究过。但是由于降维和分类的困难，人脸识别依然具有挑战性。t-SNE被用于高维度数据降维，然后用其它算法，例如 AdaBoostM2, 随机森林, 逻辑回归, 神经网络等多级分类器做表情分类。

R语言实现

Rtsne包

主要参数

library(Rtsne)iris_unique <- unique(iris) #去重复tsne_out <- Rtsne(as.matrix(iris_unique[,1:4])) #运行t-SNEplot(tsne_out$Y,col=iris$Species,asp=1)  #asp 限定  aspect 比率

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