机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十五）非监督度学习-2 Unsupervised Learning-2（Neighbor Embedding）

临近编码 Neighbor Embedding

在非监督学习降维算法中，高纬度的数据，在他附近的数据我们可以看做是低纬度的，例如地球是三维度的，但是地图可以是二维的。
那我们就开始上算法

1. Locally Linear Embedding (LLE)

我们需要找到 $w_{ij}$ 来最小化：


找到 $w_{ij}$后，我们固定它，然后在z中进行判断

实验：

2. Laplacian Eigenmaps

我们回一下半监督模型中： 如果x1 和 x2 在高密度空间相似，那么他们的结果y1,y2也形似,S 衡量label 平滑度

如果x1 和 x2 在高密度空间相似，z1 和z2也相似

那么zi和zj等于0 怎么办？我们加入条件限制：

2. T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

前面提到的算法的问题是，相似的数据离得很近，但是很有可能会重叠

(1) t-SNE算法首先计算相似度（x和z分布）


我们需要找到z的集合，使得P和Q的相似度KL最小

（2）衡量相似度函数的选择

横坐标是zi和zj的距离

可见t-SNE所使用的相似度函数，在距离增大的过程中，相似度下降较慢，更能区分不同的相似度，但是使用的时候注意，不应该是动态数据，而经常是训练好的静态数据做可视化。