Machine learning

t-SNE

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) היא שיטת הפחתת ממדיות לא-לינארית שהוצגה על ידי לורנס ואן דר מאטן וג'פרי הינטון בשנת 2008, אשר ממפה נתונים רב-ממדיים למרחב דו-ממדי או תלת-ממדי לצורך ויזואליזציה. היא משמרת דמיון מקומי הסתברותי, כך שנקודות שהן שכנות במרחב המקורי נשארות קרובות זו לזו, וחושפת מבנה אשכולות ושכנויות מקומיות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

מקורות

  1. van der Maaten, L. & Hinton, G. (2008). Visualizing Data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research, 9(86), 2579–2605. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding. ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/t-sne

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGatet-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/t-sne · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026