Machine-Learning
t-SNE 中的坐標軸是什麼意思？
我目前正試圖圍繞t-SNE數學。不幸的是，還有一個問題我無法令人滿意地回答：t-SNE 圖中軸的實際含義是什麼？如果我要就該主題發表演講或將其包含在任何出版物中：我將如何適當地標記坐標軸？
PS：我閱讀了這個Reddit 問題，但那裡給出的答案（例如“這取決於解釋和領域知識”），並不能真正幫助我理解這一點。
t-SNE 中的各個軸根本沒有意義。
MDS、SNE、t-SNE等算法只關心點之間的成對距離。他們試圖將這些點定位在一個平面上，以使它們之間的成對距離最小化某個標準。這意味著，如果您採用 t-SNE 圖並旋轉它，那麼就 t-SNE 而言，由此產生的排列將同樣好。所以你從 t-SNE 算法中得到的整體旋轉是任意的。
要標記軸，我建議編寫類似“t-SNE 維度 1”和“t-SNE 維度 2”的內容。
（有時人們寫“t-SNE 1”和“t-SNE 2”之類的，這是草率的。有時我看到“t-SNE component 1”和“t-SNE component 2”；但我認為這個詞“組件”在這種情況下不能很好地工作。）