【降维】t-SNE

t-SNE

1. 算法介绍

• 背景与目标
  t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 于2008年提出，是一种非线性降维与可视化技术。其核心目标是：

  在低维空间中尽可能保留高维数据的局部结构（相似度），使得“相似”的样本点在低维中也距离较近，“不相似”的样本点距离较远，从而便于可视化高维数据的聚类与分布特征。

• 应用场景

  • 高维特征的二维或三维可视化（如图像、文本、基因表达等）
  • 对聚类结构的直观展示
  • 探索数据的局部拓扑关系

• 核心思路

  1. 高维相似度建模——将高维点对 ${\mathbf{x}}_i,{\mathbf{x}}_j$ 的距离转换成条件概率 $p_{j|i}$（用高斯分布），以衡量“在点 ${\mathbf{x}}_i$ 邻域中看到 ${\mathbf{x}}_j$ 的概率”；
  2. 对称化概率——构造对称相似度 $p_{ij}=\frac{p_{j|i}+p_{i|j}}{2n}$；
  3. 低维相似度建模——在低维空间用 Student t 分布（自由度为1）的重尾性质，定义 $q_{ij}$；
  4. 最小化 KL 散度——通过梯度下降，使低维分布 $q_{ij}$ 与高维分布 $p_{ij}$ 在全局上最接近。

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2. 公式及原理

2.1 高维条件概率
对于每个数据点 ${\mathbf{x}}_i$，令其对 ${\mathbf{x}}_j$ 的条件相似度为：

$$p_{j|i}=\frac{\exp (-\Vert {\mathbf{x}}_i-{\mathbf{x}}_j{\Vert }^2/2{\sigma }_i^2)}{{\sum }_{k\ne i}\exp (-\Vert {\mathbf{x}}_i-{\mathbf{x}}_k{\Vert }^2/2{\sigma }_i^2)},$$

其中 ${\sigma }_i$ 根据预设的困惑度（perplexity）通过二分搜索确定，使得

$$\mathrm{Perp}(P_i)=2^{-{\sum }_j{p}_{j|i}{\log }_2{p}_{j|i}}\approx \text{预设值}.$$

2.2 对称化相似度

$$p_{ij}=\frac{p_{j|i}+p_{i|j}}{2n},p_{ii}=0.$$

2.3 低维 Student t 分布
对于低维映射点 ${\mathbf{y}}_i,{\mathbf{y}}_j$，定义

$$q_{ij}=\frac{(1+\Vert {\mathbf{y}}_i-{\mathbf{y}}_j{\Vert }^2{)}^{-1}}{{\sum }_{k\ne \ell }(1+\Vert {\mathbf{y}}_k-{\mathbf{y}}_{\ell }{\Vert }^2{)}^{-1}},q_{ii}=0.$$

2.4 目标函数：KL 散度
最小化高维与低维分布之间的 Kullback–Leibler 散度：

$$C=\mathrm{KL}(P\Vert Q)=\sum _{i\ne j}{p}_{ij}\log \frac{p_{ij}}{q_{ij}}.$$

对 Y = { y i } \mathbf{Y}=\{\mathbf{y}_i\} Y={yi​} 求梯度，并用带动量的梯度下降更新：

$$\frac{\partial C}{\partial {\mathbf{y}}_i}=4\sum _j(p_{ij}-q_{ij})({\mathbf{y}}_i-{\mathbf{y}}_j)(1+\Vert {\mathbf{y}}_i-{\mathbf{y}}_j{\Vert }^2{)}^{-1}.$$

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3. 伪代码

# 输入
#   X: 原始数据矩阵，形状 (n, d)
#   perplexity: 困惑度超参数
#   dim: 目标低维维度（通常为2或3）
#   max_iter: 最大迭代次数
# 输出
#   Y: 降维后数据，形状 (n, dim)function tSNE(X, perplexity, dim, max_iter):n ← number_of_rows(X)# 1) 计算高维相似度矩阵 Pfor i in 1…n:# 根据困惑度二分搜索 σ_i，得到 p_{j|i}σ_i ← binary_search_sigma(X[i], X, perplexity)for j in 1…n, j≠i:p_{j|i} ← exp(-||X[i]-X[j]||²/(2σ_i²))normalize p_{·|i} so sum_j p_{j|i}=1construct p_{ij} ← (p_{j|i}+p_{i|j})/(2n)# 2) 初始化 Y（小的随机扰动）Y ← random_matrix(n, dim) * 0.0001# 3) 梯度下降：带学习率、动量和早期夸张momentum ← 0.5gains ← ones(n, dim)Y_inc ← zeros(n, dim)P ← P * 4           # 早期夸张 (optional)for t in 1…max_iter:# 3.1) 计算低维相似度 Qfor i,j in 1…n:num_{ij} ← (1 + ||Y[i]-Y[j]||²)^(-1)Q ← normalize num s.t. sum_{i≠j} Q_{ij}=1# 3.2) 计算梯度for i in 1…n:grad[i] ← 4 * Σ_j (P_{ij}-Q_{ij}) * (Y[i]-Y[j]) * num_{ij}# 3.3) 自适应学习率与动量更新for i in 1…n, d in 1…dim:gains[i,d] ← (gains[i,d]+0.2) if sign(grad[i,d])≠sign(Y_inc[i,d])else gains[i,d]*0.8gains[i,d] ← max(gains[i,d], 0.01)Y_inc[i,d] ← momentum * Y_inc[i,d]- learning_rate * gains[i,d] * grad[i,d]Y[i,d]   ← Y[i,d] + Y_inc[i,d]# 3.4) 调整动量与早期夸张if t == 250:momentum ← 0.8if t == 100:P ← P / 4      # 结束早期夸张return Y

• 复杂度

  • 高维相似度计算： $O(n^{2}d)$（可用近似算法如 Barnes–Hut 或 FFT 加速到 $O(n\log n)$）
  • 每次迭代梯度计算： $O(n^2)$（同样可借助近似方法加速）