你真的会用 t-SNE 么？有关 t-SNE 的小技巧- 专知

你真的会用 t-SNE 么？有关 t-SNE 的小技巧

【导读】t-SNE[1] 是高维数据可视化的一个重要工具，但是在真实的使用场景中，t-SNE 的表现，总是令人很困惑。有人说： t-SNE有一个叫困惑度(Perplexity)的参数，貌似越高，结果越令人困惑。本文将跟读者一起，探索t-SNE 的各种表现，从而有效的利用它。

t-SNE 是 2008年L.v.d. Maaten和G. Hinton(没错，又是他) 在 JMLR期刊的一篇论文《Visualizing data using t-SNE》中提出的，感兴趣的读者可以在文末找到下载链接。到今天t-SNE 已经成为机器学习领域的基础工具之一。它可以将数百上千维的数据降维打击到人能够解读的维度(1,2,3维)。然而，笔者总能看到人们在对 t-SNE生成的图像的解读上出现各种问题，因此也有了本文。

t-SNE 的目标是，将一组高维空间里的点，映射到低维空间(为了方便讨论，本文默认为2维)，然后能够在一定程度上保持这些点在高维空间内的关系。 这个算法是非线性的(所以不是投影！)，而且，在不同的数据区域，运用的变换方式不一样(这是大家对 t-SNE 误读的主要原因)。

t-SNE有一个参数叫：perplexity，困惑度。其实perplexity可以理解为是一个用来平衡 t-SNE 关注局部变换还是关注全局变换的权重。也可以理解为，perplexity 是刻画每一个点的邻接点的个数的参数。它对 t-SNE 的结果的影响很细致，以至于改变了 perplexity(困惑度), t-SNE 的结果的变换让人摸不着头脑，有人说，困惑度的值越高，越令人困惑，甚至有怀疑，这个超参没啥用。特别是，t-SNE算法，同一个数据运行多次，结果是总会有一些变化，也即，对于稳定的输入，它有时候能产生稳定的输出，有时候又不能，这就让人更困惑了。

为了充分的了解高维数据的各种特征，我们需要花式调节t-SNE 的超参，期望能够从 t-SNE给出的结果中，看出高维数据的一些特征。

1. 多调超参，多些观察

很多读者问， t-SNE 的超参到底有啥用？在本文，作者就简单的控制变量了一下，来理解超参的作用。 t-SNE 的超参有三个：perplexity(困惑度)，step(迭代次数)，epsilon(学习率)。我们首先来看 perplexity。

我们生成了高斯模型生成了两簇节点, 每簇50个，用蓝色和橙色表示，作为 t-SNE 的输入。然后，将perplexity 设成， 在提出t-SNE的 paper中，作者建议的范围是。 step 为5000， epsilon 为10:

简单观察，可以发现，更小的 perplexity，更关注局部的链接， 而跟原始节点数差不多的 perplexity，能够变现出很好的效果 ，过于大的perplexity，整个图就变得非常奇怪。

如果固定 perplexity，考虑不同的 step, 产生的效果如下：

上面的图片显示了5种不同的 step的取值。在10,20,60步的图，很像是一维的情况，他们可以用一个直线连接。

无论是10， 20， 60， 120 它们都没有收敛。对于收敛，显然不同的数据集需要不同数量的迭代。

2. 相同的超参，同一个数据集，多次运行，会得到同一个图像么？看情况！

考虑一组典型的环装结构：

在不同的perplexity的情况下， t-SNE 给出的形状非常不同。而，跟原始数据节点差不多的perplexity 更能体现原始数据的信息。

那么，相同的超参，多次运行，会得到同样的结果么？

在perplexity为2时，每次运行，都有新的结果产生。

在 perplexity 为50时，多次运行的节点，虽然图像不同，但是蕴含的信息是相似的。

显然，如果你的数据，在给定超参下多次运行，每次都有新体验，很可能是你的 perplexity还需要再调一调。

3. 原始数据的簇的大小能通过 t-SNE 的结果看出来么？不好意思，不能！

在第一个例子中，我们用高斯模型生成了两簇节点，每簇50个节点，如果这两类高斯模型的协方差矩阵不一样呢？我指的是，节点数量不变，簇的大小变化。我们生成了两个簇，他们的方差差异非常大，然后固定 step为5000，调整 perplexity。

正如左上方的原始图所示，蓝色和橙色的簇，方差差异非常大。然而，从t-SNE 的结果结果来看，反而两个簇差不太多，特别是在 perplexity为5， 30， 50的时候，它们几乎一样的。这是因为， t-SNE 算法，将它的结果图中的距离，跟簇内的密度相适应，导致紧密的簇被放大，而稀疏的簇被缩小。t-SNE 是非线性的，在这一点的表现上，它跟普通的高维空间的点在低维空间的线性投影区别很大。

另外，同样是 perplexity 为100， step 为5000，本例的结果与第1节：超参到底有什么用？中的例子有显著的不同，而它们原始数据的区别，仅仅是一个方差大了些。

4. 原始数据的簇之间的距离能通过 t-SNE 的结果看出来么？不好意思，不能！

那么，原始数据的簇之间的距离对 t-SNE 的结果有影响么？我们生成了3个簇，其中，蓝色和橙色两类里的比较近，而绿色的则较远，然后，我们调整 perplexity，来查看结果。

我们看到，当 perplexity 取值在的时候，根本看不出差距。而当 perplexity 设置成时，还是能看出点什么的，那么确实是么？

当我们把每一簇的点的个数从50提升到200，距离不变。那么，无论 perplexity怎么取值都没能表示出原始数据的之间的距离。

原始数据，可能有多种不同量级的簇，而且它们之间的距离也不同，然而，一个固定的perplexity 很那同时覆盖到所有的簇的大小和位置，然而， perplexity 是一个全局参数，这就非常尴尬了。

5. 随机噪声，一点也不随机

令人最尴尬的事情，莫过于把硬生生把随机数据，解读出各种特征。

在本例中，我们从一个100维的单位高斯模型中，随机采样500个点，左上角的原始图，是这500个点的前2维。我们将这500个100维的高斯噪声，丢给 t-SNE。如果不告诉你，原始数据是随机的，随着你调整 perplexity，你可能以为你找到了原始数据的分布结构：均匀分布。。。

6. 原始数据的形状能从 t-SNE 的结果中看出来么？可以！

我们生成了两簇条状数据，每簇75个节点，然后将他们输入到 t-SNE 中：

通过不断的调试perplexity，我们可以解读出，原始数据是具条带状的。

7. 原始数据的拓扑结构能从 t-SNE的结果中看出来么？可以！

最简单的拓扑关系就是包含。我们从两个50维中高斯中，生成了两簇节点，每簇75个，但是蓝色的簇比橙色的簇更紧密。且蓝色的簇被橙色的簇包含。从 perplexity等于30开始，我们就能从 t-SNE 的结果中看到明显的拓扑结构了，这里，我们又能看到 t-SNE 的神奇作用：紧密的簇被放大，稀疏的簇被缩小。

引用：

•paper： Visualizing data using t-SNE [PDF] L.v.d. Maaten, G. Hinton. Journal of Machine Learning Research, Vol 9(Nov), pp. 2579—2605. 2008.

原文发布在https://distill.pub/2016/misread-tsne/，由专知团队翻译成中文，重新组织，配图。

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