T-SNE

释义 Definition

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，t 分布随机邻域嵌入）是一种降维与可视化方法，常把高维数据（如图像特征、词向量、用户嵌入）映射到二维或三维，以便观察聚类结构与局部相似性。（也常写作 TSNE）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌtiː ɛs ˈɛn iː/

例句 Examples

We used t-SNE to visualize the dataset.
我们用 t-SNE 把数据集可视化。

After training the model, she applied t-SNE to the embedding vectors to see whether similar items formed clear clusters.
模型训练完成后，她对嵌入向量使用 t-SNE，观察相似项目是否形成清晰的簇。

词源 Etymology

t-SNE 是一个缩写，来自 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding：方法使用 t 分布来建模低维空间中的点间关系，并通过“随机邻域/相似度”的思想尽量保留局部邻近结构；该术语随 2008 年 Laurens van der Maaten 与 Geoffrey Hinton 的论文而广泛传播。

相关词 Related Words

• PCA
• UMAP
• Embedding
• Dimensionality
• Manifold
• Clustering
• Visualization
• Perplexity

文学与著作 Notable Works

• Laurens van der Maaten & Geoffrey Hinton, “Visualizing Data using t-SNE”（2008，Journal of Machine Learning Research）
• Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow（常在可视化/表示学习部分提及 t-SNE）
• Jake VanderPlas, Python Data Science Handbook（数据可视化与降维章节常介绍 t-SNE）