摘要
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用，但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现，我们可以学会更有效地使用它。
探索高维数据的一种流行方法是t-SNE，由 van der Maaten 和 Hinton 在 2008 年提出。该技术已在机器学习领域得到广泛应用，因为它具有几乎神奇的能力，可以从数百甚至数千维的数据中获取其二维的表示。尽管结果令人印象深刻，但这些结果很容易被误读。本文的目的就是指出一些常见的误解。
我们将通过一系列简单的示例来说明 t-SNE 图可以显示和不能显示的内容。t-SNE 技术确实很有用——但前提是你知道如何解释它。
深入研究之前：如果您以前没有遇到过 t-SNE，那么您需要了解它背后的数学知识。其目标是在高维空间中获取一组点，并在低维空间（通常是 2D 平面）中找到这些点的表示。该算法是非线性的，并适应底层数据，对不同区域执行不同的转换。这些差异可能是造成混乱的主要来源。
t-SNE 的第二个特征是可调整的参数，perplexity，它说明了如何在数据的局部和全局之间平衡注意力。从某种意义上说，该参数是对每个点的近邻数量的猜测。perplexity值对生成的图片有复杂的影响。
原论文说，“SNE的性能对
perplexity的变化相当稳健，典型值在 5 到 50 之间。”
充分利用 t-SNE 可能意味着需要分析具有不同 perplexity的多个图。
例如，t-SNE 算法并不总是在连续运行中产生类似的输出，并且还有与优化过程相关的超参数。
1. 超参数
- 超参数的重要性
让我们从 t-SNE 的“hello world”开始：由两个相隔很远的 ``clusters 组成的数据集。为了尽可能简单，我们将考虑二维平面中的cluster，如下左图所示。（为了对比，两个cluster采用不同的颜色表示。）右下图显示了五种不同 perplexity 的 t-SNE 图。
`perplexity`
van der Maaten 和 Hinton 建议的 perplexity 在 (5 - 50) 范围内，这些图确实显示了这些 ``clusters，尽管形状非常不同。在这个范围之外的结果变得有点奇怪。对于 perplexity = 2，局部变化占主导地位。 perplexity=100 的图像表明：为了使算法正常运行，perplexity应该小于点的数量。否则，可能会产生意想不到的结果。
上面的每个图都是用 5,000 次迭计算作的，学习率（通常称为epsilon）为 10，并且在第 5,000 步时结果趋于稳定。
超参数
Step 值有多大的影响呢？根据我们的经验，最重要的是继续迭代，直到趋于稳定。
上面的图像显示了在 perplexity=30 下的五次不同的运行。前四次在稳定之前停止。在 10、20、60 和 120 步之后，您可以看到具有看似一维甚至点状图像的``clusters布局。如果您看到具有奇怪“挤压”形状的 t-SNE 图，则该过程可能过早停止。不幸的是，没有一个固定的Step值可以产生稳定的结果。不同的数据集可能需要不同数量的迭代才能收敛。
另一个问题是使用相同超参数的不同运行是否会产生相同的结果。在这个简单的两个簇示例以及我们讨论的大多数其他示例中，多次运行给出了相同的全局形状。然而，某些数据集在不同的运行中会产生明显不同的结果；稍后我们将给出其中之一的示例。
从现在开始，除非另有说明，否则我们将展示 5,000 次迭代的结果。这通常足以使本文中的（相对较小的）示例收敛。然而，我们将继续展示一系列的perplexities，因为这似乎在每种情况下都有很大的不同。
2. 簇
-
t-SNE图中的cluster(簇)大小没有任何意义
如果两个 cluster 有不同的标准差，大小也不同呢？（尺寸是指边界框测量值，而不是点数。）下面是平面上混合高斯的 t-SNE 图，其中一个的分散情况是另一个的 10 倍。
`cluster`
令人惊讶的是，这两个 cluster 在 t-SNE 图中看起来大致相同。t-SNE 算法使其“距离”适应数据集中的区域密度变化。结果，它自然地扩展了密集的 cluster ，并收缩了稀疏的 cluster ，从而平衡了 cluster 的大小。需要明确的是，这与任何降维技术都会扭曲距离的情况不同。相反，密度均衡是通过设计产生的，并且是 t-SNE 的可预测特征。
然而，您无法在 t-SNE 图中看到 cluster 的相对大小。
3. 距离
-
cluster之间的距离可能没有任何意义
下图显示了三个高斯，每个 50 点，一对的距离是另一对的 5 倍。
Distances
perplexity为 50 时，该图很好地显示了全局情况。对于较低的 perplexity，cluster 看起来是等距的。当 perplexity为 100 时，我们可以看到全局形状很好，但其中一个 cluster 错误地出现，比其他 cluster 小得多。因为 perplexity=50 在这个例子中得到的结果很好，如果我们想看到全局情况，我们可以总是将 perplexity设置为 50 吗？
结果是不能。如果我们向每个cluster 添加更多点，则必须增加perplexity以进行补偿。这是三个高斯cluster的 t-SNE 图，每个cluster 有 200 个点，而不是 50 个。现在，没有一个perplexity给出了好的结果。
想要看到全局情况需要微调perplexity，这是个坏消息。真实的数据可能会有多个具有不同数量元素的cluster 。可能没有一个 perplexity值可以捕获所有cluster 的距离——遗憾的是，perplexity是一个全局参数。解决这个问题可能是未来研究的一个方向。
因此， t-SNE 图中cluster之间的距离可能毫无意义。
4. 随机噪声
- 随机噪声并不总是看起来随机。
当你看到噪音时，识别它是一项关键技能，但需要时间来建立正确的直觉。t-SNE 的一个棘手之处在于它抛弃了很多现有的直觉。下图显示了真正的随机数据，从 100 维的单位高斯分布中抽取 500 个点。左图是前两个坐标的投影。
perplexity=2 的情节似乎显示出戏剧性的cluster。如果您正在调整perplexity以显示数据的结构，您可能会认为自己中了大奖。
当然，因为我们知道点云是随机生成的，所以它没有统计上有趣的cluster：那些“cluster”没有意义。如果您回顾前面的示例，低perplexity 通常会导致这种分布。将这些团块识别为随机噪声是阅读 t-SNE 图的重要部分。
起初，perplexity=30 图看起来根本不像高斯分布：云的不同区域之间只有轻微的密度差异，而且这些点似乎是均匀分布的。事实上，这些特征说明了关于高维正态分布的有用信息，它们非常接近球体上的均匀分布，点之间的间距大致相等。从这个角度来看，t-SNE 图比任何线性投影都更准确。
5. 形状
- 有时你可以看到一些形状
很少有数据以完美对称的方式分布。我们来看一个 50 维的轴对齐高斯分布，其中坐标 i 的标准差为 1/i。也就是说，我们正在查看一个长椭圆形的点云。
对于足够高的perplexity，细长的形状很容易阅读。另一方面，在低perplexity度下，局部效应和无意义的“聚集”占据中心位置。更极端的形状也出现了，但同样只是在正确的perplexity中。例如，这里有两个 75 个点的 2D 聚类，它们以平行线排列，带有一点噪音。
对于一定范围的perplexity，长cluster看起来接近正确。
然而，即使在最好的情况下，也存在细微的失真：t-SNE 图中的线条略微向外弯曲。原因像往常一样，t-SNE 倾向于扩展更密集的数据区域。由于簇的中间比末端周围的空白空间少，因此算法会放大它们。
6. 拓扑
- 对于拓扑，您可能需要多次绘图
有时您可以从 t-SNE 图上读取拓扑信息，但这通常需要多个perplexity的视图。最简单的拓扑属性是包容性。下图显示了 50 维空间中的两组 75 个点。两者都是从以原点为中心的对称高斯分布中采样的，但其中一个的分散度是另一个的 50 倍。 “小”分布实际上包含在大分布中。
perplexity=30 视图正确显示了基本的拓扑情况，但 t-SNE 再次夸大了较小点组的大小。在perplexity=50 处：外部组变成了一个圆圈，因为该图试图描绘它的所有点与内部组的距离大致相同。如果你单独看这张图片，很容易将这些外点误读为一维结构。
考虑一组点，这些点在三个维度上追踪一个链接或一个结。再一次，查看多个perplexity值给出了最完整的画面。低perplexity给出两个完全独立的循环；高的显示了一种全球连通性。
trefoil knot是一个有趣的例子，说明了多次运行如何影响 t-SNE 的结果。下面是 perplexity为 2 时的五次运行结果。
该算法至少保留了原本的拓扑结构。但是其中的三个得到了不同的结果。使用点颜色作为对比，您可以看到第一次和第三次运行彼此相距很远。
然而，在 perplexity=50 的五次运行结果（直到对称）在视觉上是相同的。
总结
t-SNE 如此受欢迎是有原因的：它非常灵活，并且经常可以找到其他降维算法无法找到的结构。不幸的是，这种灵活性使其难以解释。在用户看不见的地方，该算法会进行各种调整以整理其可视化。好消息是，通过研究 t-SNE 在简单情况下的表现，可以对研究有一定帮助。
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