【摘 要】
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针对目前数据降维算法受高维空间样本分布影响效果不佳的问题,提出了一种自适应加权的t分布随机近邻嵌入（t-SNE）算法。该算法对两样本点在高维空间中的欧氏距离进行归一化后按
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学津桥学院,云南警官学院信息网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61263017)
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针对目前数据降维算法受高维空间样本分布影响效果不佳的问题,提出了一种自适应加权的t分布随机近邻嵌入（t-SNE）算法。该算法对两样本点在高维空间中的欧氏距离进行归一化后按距离的不同分布状况进行分组分析,分别按照近距离、较近距离和远距离三种情况在计算高维空间内样本点间的相似概率时进行自适应加权处理,以加权相对距离代替欧氏绝对距离,从而更真实地度量每一组不同样本在高维空间的相似程度。在高维脑网络状态观测矩阵中的降维实验结果表明,自适应加权t-SNE的降维聚类可视化效果优于其他降维算法,与传统t-SNE算法相比
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