我的一些数据特征的值很大，而其他特征的值要小得多。
在应用 t-SNE 之前是否有必要对数据进行中心+缩放以防止偏向较大的值？
我使用 Python 的 sklearn.manifold.TSNE 实现和默认的欧几里得距离度量。
在应用 t-SNE 之前，数据是否应该居中+缩放？
机器算法验证
正常化
降维
高维
特纳
2022-01-24 16:57:40
1个回答
居中无关紧要，因为该算法仅对点之间的距离进行操作，但是如果您希望以同等重要性对待不同的维度，则需要重新缩放，因为 2 范数将受到较大方差维度的更大影响。
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