t-SNE降维算法

最后更新于：2024-04-07 21:40:35

一、代码运行环境

MATLAB2017a及更新版本。

二、程序介绍

1.demo_tSNE.m文件

t分布-随机邻近嵌入t-SNE降维函数kTSNE.m的测试脚本文件，可以直接运行。程序运行完成后，会绘制出如下一张图：

此时在工作区能找到t-SNE降维后的变量：rsneFea

另外：

options.NumDimensions = 2 ;  %降维后的数据维度，默认为2

改成

options.NumDimensions = 3 ; %降维后的数据维度，默认为2

之后，重新运行，将会绘制出下图：

2.kTSNE.m文件

t-SNE降维和画图的主函数文件。

t-SNE降维以及画图功能全部封装在此函数。注意不能直接运行该函数文件，而要参照demo_tSNE.m文件的写法进行函数调用。

function tsneVal = kTSNE(Fea,options,species,figflag)
%% 执行数据的t-sne降维，需要MATLAB2017a及以上版本
%% 可以实现2维、3维以及更高维度的降维，只有二维和三维可以画图
% 输入：
% Fea：待降维数据，R*Q的矩阵，R为批次数，Q为特征维度，例如特征维度为8的共100组数，tempFea的维度应为100*8。输入该变量时一定要注意行列方向是否正确，如不正确需要转置
% options：一些与tsne降维有关的设置，使用结构体方式赋值，比如 options.Algorithm = 'barneshut'，具体包括：
%              -Algorithm：tsne算法，可选：'barneshut' (默认) |'exact'。其中'barneshut'执行近似优化，数据量大时，速度更快。
%              -Distance：距离量度方法选择，可选：'euclidean' (default) | 'seuclidean' | 'cityblock' | 'chebychev' | 'minkowski' | 'mahalanobis' | 'cosine' | 'correlation' | 'spearman' | 'hamming' | 'jaccard'
%                         具体描述见：https://ww2.mathworks.cn/help/stats/tsne.html?s_tid=doc_ta
%              -Exaggeration：数据中自然聚类的大小，整型数据，默认为4
%              -NumDimensions：降维后的数据维度，默认为2
%              -LearnRate：优化过程的学习速率，指定为正标量。通常设置值为100到1000。
%              -Standardize：输入数据是否进行标准化，false (默认) | true
%              -Perplexity：困惑度。即每个点的有效局部邻居数，指定为正标量。更大的困惑度会使更多的点作为最近的邻居。一般情况下，困惑度值的范围在5到50之间
% species：分组变量，可以是数组、数值向量、字符数组、字符串数组等，但是需要注意此变量维度需要与Fea的组数一致。该变量可以不赋值，调用时对应位置写为[]即可
%          例如species可以是[1,1,1,2,2,2,3,3,3]这样的数组，代表了Fea前3行数据为第1组，4-6行数据为第2组，7-9行数据为第三组。
%          关于此species变量更多信息，可以查看下述链接中的"Grouping variable"：
%          https://ww2.mathworks.cn/help/stats/gscatter.html?s_tid=doc_ta#d124e492252
% 
% figflag：是否画图，'on'为画图，'off'为不画，只有NumDimensions为2或者3时起作用，3以上无法画图

三、快速开始

1.运行测试脚本

先在MATLAB里打开下载好的文件夹，然后运行demo_tSNE.m程序，程序运行完毕后如果没报错，且正常画出分布图像，则说明运行环境正常，程序正确。

2.修改仿真数据/导入数据

复制一个demo_tSNE.m的文件副本，在这个副本里做如下修改：

（1）第一种情况，你可能想要对你自己要研究的数据进行降维，此时你需要对 demo_tSNE.m 脚本文件中的第1小节内容进行修改替换即可。需要注意的是，请最好保持变量名的一致，即将待降维的矩阵命名为data。此时数据替换完成。

（2）第二种情况，你可能是想对一段真实采集的数据进行滤波，此时需要根据你的文件类型的不同（excel,txt,csv等），将数据导入MATLAB的方法有所不同。同学们可以看博主针对常用文件的导入方法的这个教程，教程上未包含的数据类型，大家可以再参考这个文档。导入完成后请将这个待降维信号命名为data。

3.实现t-SNE降维

参照 demo_tSNE.m文件中第二步，按照实际需求设置options.NumDimensions 、options.Standardize、options.Exaggeration、options.Perplexity、options.LearnRate、及figflag等参数的值。

运行程序即可。

四、关于完整版与公开版代码

五、获取公开版程序（需使用电脑浏览器打开）

注：公开版代码需使用MATLAB2022a及以上版本

六、获取完整版程序（使用电脑浏览器或者手机浏览器打开）

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七、完整版代码重要更新

20230327 完成初版代码

八、常见问题

问题1：该降维方法只能降维到二维或者三维吗？

降维方法可以将高维数据降至任意低维度，而不仅仅是二维或三维。具体的降维维度取决于你的需求和应用场景。不过降维到二维或者三维可以进行可视化展示，更高维度则不行。