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人工智能完整词典
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t-SNE
t分布随机邻域嵌入：一种非线性降维算法，使用概率分布来保留高维数据可视化时的局部结构。
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困惑度
t-SNE的关键参数，控制每个点考虑的有效邻居数量，影响局部和全局结构之间的平衡。
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Kullback-Leibler散度
t-SNE中使用的成本函数，衡量高维和低维空间中概率分布之间的差异性。
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相似度矩阵
基于高斯距离表示原始空间中点对之间概率关系的数学结构。
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高斯核
用于将欧几里得距离转换为高维空间中条件概率的指数核函数。
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t分布
在低维空间中使用的重尾概率分布，用于有效分离相似点和不相似点。
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拥挤问题
高维点在缩减空间中被压缩的现象，t-SNE通过t分布解决了这个问题。
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Barnes-Hut t-SNE
t-SNE的优化变体，使用四叉树近似将计算复杂度从O(n²)降低到O(n log n)。
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提前放大
t-SNE初始阶段人为放大相似度，在最终细化之前形成良好分离的簇。
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梯度下降
迭代优化算法，通过逐步调整低维空间中的位置来最小化KL散度。
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学习率
控制每次迭代中位置更新幅度的参数，对收敛性和最终质量至关重要。
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动量
在t-SNE优化中，通过将前一次梯度的一部分加到当前梯度来加速收敛的技术。
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局部结构
保持点之间的直接邻域关系，是t-SNE与全局结构相比的主要特征。
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条件概率
点之间的对称化相似性度量，计算为一个点选择另一个点作为邻居的概率。
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多尺度t-SNE
t-SNE的扩展，结合多个困惑度以同时捕获数据的局部和全局结构。
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参数化t-SNE
学习参数化映射函数的变体，允许在不进行完整重新计算的情况下投影新数据。
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可信度
评估指标，用于量化投影空间相对于原始空间中邻近邻居的保持程度。
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邻域图
表示邻域关系的图结构，用于初始化和可视化t-SNE中的相似性。
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