t-SNE的数据可视化

t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）是代尔夫特理工大学的Laurens van der Maaten发明的数据可视化工具。

虽然t-SNE（读作“Tee-Snee”）能处理任何数据，但它只在用于已标记数据时才真正有意义，可以明确显示出输入的聚类状况。以下是在DL4J中用t-SNE处理MNIST数据时生成的图像示例。

仔细观察上图，您会发现每个数字及其相应的点都聚集在一起。

以下是在Deeplearning4j中使用t-SNE的代码示例。

public class TSNEStandardExample {

    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(TSNEStandardExample.class);

    public static void main(String[] args) throws Exception  {
        //第1步：初始化
        int iterations = 100;
        //创建一个double类型的n维数组
        DataTypeUtil.setDTypeForContext(DataBuffer.Type.DOUBLE);
        List cacheList = new ArrayList<>(); //cacheList is a dynamic array of strings used to hold all words

        //第2步：将文本输入转换为一个词列表
        log.info("Load & Vectorize data....");
        File wordFile = new ClassPathResource("words.txt").getFile();   //打开文件
        //获取所有唯一词向量的数据
        Pair<InMemoryLookupTable,VocabCache> vectors = WordVectorSerializer.loadTxt(wordFile);
        VocabCache cache = vectors.getSecond();
        INDArray weights = vectors.getFirst().getSyn0();    //将每个唯一词的权重分到该词的列表中

        for(int i = 0; i < cache.numWords(); i++)   //将每个唯一词的字符串分到该词的列表中
            cacheList.add(cache.wordAtIndex(i));

        //第3步：建立一个双树tsne供之后使用
        log.info("Build model....");
        BarnesHutTsne tsne = new BarnesHutTsne.Builder()
                .setMaxIter(iterations).theta(0.5)
                .normalize(false)
                .learningRate(500)
                .useAdaGrad(false)
//                .usePca(false)
                .build();

        //第4步：确定tsne值并将其保存至文件
        log.info("Store TSNE Coordinates for Plotting....");
        String outputFile = "target/archive-tmp/tsne-standard-coords.csv";
        (new File(outputFile)).getParentFile().mkdirs();
        tsne.plot(weights,2,cacheList,outputFile);
        //该tsne将把向量的权重作为矩阵，有两个维度，将词字符串作为标签，
        //写入前一行创建的outputFile

    }



}

以下是一幅用gnuplot所作的tsne-standard-coords.csv文件的图像。