[发明专利]一种基于t-SNE算法的数据降维方法及装置

摘要

本发明提供一种基于t‑SNE算法的数据降维方法及装置。所述方法包括：计算任意两个高维数据间的欧氏距离d(xi,xj)；将所有d(xi,xj)按照从小到大的顺序排列后分组，并分别为每个组别设置一个从小到大的加权系数；对所述欧氏距离进行加权，利用加权后的欧氏距离计算高维空间数据的联合分布pij，得到低维空间数据的联合分布；基于KL散度构建目标函数，利用梯度下降法求解低维空间数据yi、yj的最优解。本发明基于改进的t‑SNE算法，通过对欧氏距离分组加权，使高相似程度的样本数据的相似程度变得更高，使低相似程度的样本数据的相似程度变得更低，降维后的低维样本能够更好地反映高维空间内样本的空间分布情况。