Как воспроизвести результат MATLAB tsne («алгоритм», «точный») в R - PullRequest
Новая
       22

Как воспроизвести результат MATLAB tsne («алгоритм», «точный») в R

0 голосов
/ 26 августа 2018

Дано:

  1. матрица 25x25 целых чисел
  2. начальное вложение 25x3, сгенерированное PCA
  3. недоумение 2
  4. случайный начальный наборв 1
  5. целевое измерение вложения 3

Выполнить точное t-SNE, используя MATLAB tsne («алгоритм», «точный») и R Rtsne (theta = 0)

Вот данные «A»: 

0 0 0 0 0 97 0 0 0 0 0 0 0 93 67 0 0 0 24 63 0 81 69 0 63
0 35 18 12 0 36 0 89 0 15 23 69 0 54 56 36 0 0 0 90 0 0 37 0 12
0 31 17 17 64 80 0 0 0 0 0 0 23 0 0 0 0 69 83 78 94 0 0 93 40
0 0 0 0 0 0 0 0 74 76 0 0 70 31 12 60 92 0 99 16 53 19 0 3 0
0 0 7 85 84 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 64 0 0 0 0 4 33
35 0 77 0 52 0 0 0 0 0 64 70 0 5 0 0 48 93 0 0 92 0 0 2 0
0 0 0 0 0 25 58 0 0 0 46 0 0 88 0 79 0 60 0 23 0 0 81 33 62
5 91 65 0 0 0 0 0 38 72 0 0 75 0 0 0 0 21 48 0 0 32 0 0 0
14 0 40 0 35 0 0 81 94 51 21 55 43 0 0 30 0 77 56 0 0 0 85 0 4
9 0 0 0 0 0 0 0 8 0 86 36 98 0 0 64 0 87 0 0 32 0 88 7 23
0 96 100 0 0 55 0 0 0 0 73 0 0 0 0 0 68 51 0 0 81 0 92 0 0
59 0 93 0 75 12 0 22 0 0 0 0 13 67 0 0 0 67 0 0 71 82 0 0 0
0 0 79 16 35 0 0 0 99 84 89 0 0 26 0 99 0 8 65 81 77 97 0 13 0
0 0 7 97 0 0 0 63 51 29 0 0 0 0 39 38 44 0 0 0 23 0 18 79 76
0 50 0 9 31 0 0 0 57 0 0 61 0 0 0 0 0 95 0 82 35 0 38 85 0
12 0 0 0 0 0 64 0 38 80 0 43 0 26 0 0 0 0 0 0 73 17 39 7 93
25 0 29 0 0 0 31 0 0 73 0 0 0 0 0 8 0 98 0 0 66 0 0 0 61
89 0 29 33 65 72 0 0 18 60 0 0 0 0 63 0 36 0 0 0 0 0 0 0 61
0 0 0 0 22 91 0 0 0 0 49 0 0 0 0 54 7 0 0 0 0 0 0 50 0
0 0 82 51 3 0 0 74 0 0 0 100 57 0 83 0 0 0 0 0 0 0 94 89 0
0 0 65 0 23 33 0 13 5 90 0 0 0 0 0 0 0 81 0 10 0 0 0 5 5
0 0 0 0 56 0 0 0 30 0 0 98 0 78 0 63 0 0 12 42 11 0 0 0 0
0 0 0 72 41 0 0 0 0 53 0 0 19 1 0 0 63 0 0 0 0 11 0 15 0
0 0 4 0 0 31 14 0 0 0 0 85 0 100 0 0 0 70 16 30 98 0 31 0 0
0 0 0 38 0 71 0 85 0 0 53 0 87 0 0 51 59 0 0 0 0 0 0 0 24

Вот начальное вложение «Y»: 

0.254 -0.440 -0.402
0.131 0.095 0.282
0.331 -0.166 0.242
-0.661 -0.449 -0.110
0.256 -0.522 -0.204
-0.126 0.079 -0.333
0.233 0.314 -0.400
-0.653 0.153 0.194
0.099 -0.149 0.602
0.192 -0.492 0.206
0.178 0.286 0.478
-0.092 0.541 0.012
-0.312 -0.013 0.587
0.252 0.505 -0.313
-0.603 0.079 -0.297
-0.059 0.255 0.493
-0.211 -0.412 0.274
0.569 0.253 0.011
0.158 -0.291 0.471
0.146 0.386 0.058
0.684 0.052 0.038
0.374 -0.120 0.110
-0.217 0.691 0.078
-0.367 0.142 -0.042
-0.155 -0.025 -0.597

Теперь сгенерируйте встраивание t-SNE с помощью R'sne ().Обратите внимание, что «theta = 0» дает точный алгоритм, а не Barnes-Hut: 

M = Rtsne(A, perplexity = 1, Y_init = Y, k = 3, max_iter = 1000, dims = 3, pca = FALSE)

18.3306291   -6.2506041 -62.3268525
15.9386942   -3.1369803 -60.5240895
-55.0534150 -176.3234448 -26.9564002
2.8059395  -26.5137681  60.3847045
36.8003669  116.2724964 -44.7099789
-41.8265624   82.2428220   2.4331879
25.7039137  -31.0979402  47.7070508
6.7846280  -24.5332260  59.7495021
17.6887619  -26.3297157  53.9600569
23.9006623  -30.0315023  49.1130745
-43.6656649   83.6832572   5.8279631
-40.6721409   81.3381834   0.2965082
-0.7597657  -28.2349362  60.9845080
32.4991289  120.2894942 -47.4589986
-57.5001125 -176.7817773 -26.9090314
14.4104082  -15.9172413  61.2646084
12.6062537  -19.6219765  59.9587861
39.8651878  119.5524683 -49.4049012
-52.8444181  -65.8360785   8.1726297
12.0636781   -2.5291677 -62.3328198
11.2964251  -21.9339896  59.2367094    
17.6280749   -0.2864139 -56.4086955
36.4835826  118.1396018 -46.6151879
18.4594930    1.1163553 -54.3799843
-50.9437484  -67.2759159   8.9376503

Теперь мы генерируем вложение, используя MATLAB: 

M = tsne(A,'Algorithm','exact','NumPCAComponents',0, 'Perplexity', 1, 'InitialY', Y, 'NumDimensions', 3)

1.0e+03 *

0.1524    0.3834   -0.1735
0.1637    0.3731   -0.1781
-0.8293    0.3517    0.1845
0.3783   -0.0525    0.3495
-0.0068   -0.2998   -0.6433
-0.3656   -0.2723    0.1051
0.4675   -0.0788    0.3194
0.3858   -0.0658    0.3431
0.4267   -0.0795    0.3288
0.4579   -0.0790    0.3216
-0.3665   -0.2741    0.0900
-0.3651   -0.2712    0.1151
0.3713   -0.0407    0.3552
-0.0123   -0.2780   -0.6524
-0.8293    0.3517    0.1942
0.3862   -0.1062    0.3291
0.3909   -0.0915    0.3330
0.0137   -0.2877   -0.6476
-1.0500   -0.2379    0.0832
0.1678    0.3622   -0.1670
0.3933   -0.0817    0.3359
0.1718    0.3737   -0.1953
-0.0029   -0.2909   -0.6468
0.1761    0.3740   -0.2044
-1.0499   -0.2378    0.0930

Ясно, что эти вложения не эквивалентны.Учитывая начальное вложение, t-SNE должно быть повторяемым.Что я пропускаю?

...