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这是一个创建于 2479 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
现在手里有 360w 个 200 维向量，存放在 np.array 里，想把这些向量降维到二维然后投影出来，观察聚类情况。 使用 TSNE 的时候，出现问题，会卡住，过一段时间自动 kill 掉，但是如果用低维小数据测试则可以正常运行。
请问是不是数据太大，是否应该在训练时就调低向量维度？或者除 TSNE 外其他适合实现该数据降维的轮子。 环境为 python3.5，osx
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menc 2017-07-06 10:54:22 +08:00
想要没有性能问题和内存问题，请不要用 sklearn，效率极差。
手写一个就好 |
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livc 2017-07-06 11:19:27 +08:00
一个向量一个向量降就可以了吧
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armorsmith OP @menc QAQ,这么残忍的么
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armorsmith OP @livc 现在的想法是一方面用 doc2vec 做句向量，一方面把 360w 个循环进行均值，取最后 3w 个左右结果，然后再做，目前的话切片之后跑个万条是没问题的
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Morriaty 2017-07-06 13:06:49 +08:00
200 维这么整，是 w2v 的结果？
没用过 tsne，输入可以是稀疏矩阵或者生成器吗 |
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EmdeBoas 2017-07-06 13:23:39 +08:00
试试 pca 或者用 SPSS 做主成分分析...
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billgreen1 2017-07-06 14:27:33 +08:00
换个大内存的机器跑吧
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armorsmith OP @EmdeBoas 好哒，这就去这就去
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armorsmith OP @Morriaty 是 word2vec，这个是抓取的部分社交网站用户的发言，之后做的向量化，输入是 np.array
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armorsmith OP @billgreen1 跑不动了....我选择向量加一加，数量级降下来再跑，应该还是对数据集有代表性的吧？
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RustingSword 2017-07-06 18:46:15 +08:00
应该是内存扛不住了。
不过就算能跑出来，360w 也没法看吧，可以采样一部分比较重要的词做降维，比如可以按 embedding 向量的范数排序，选最大的几千个先看看。 另外如果要用 python 来搞，https://github.com/DmitryUlyanov/Multicore-TSNE 比 sklearn 的效率会高很多。 |
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armorsmith OP @RustingSword 好哒！谢谢大佬！很有用！
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ijustdo 2017-07-06 20:59:27 +08:00
滑窗 归一 然后有中间步骤的话 记得每部 保存磁盘序列化对象
成本最小的是加内存 妈的 昨天晚上刚跑了 8600w+ 我是每个 100w 然后结果再下一步 呵呵 然后多进程 |
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ruoyu0088 2017-07-06 22:06:54 +08:00
TSNE 的文档，建议使用 PCA 或 TruncatedSVD 降维
It is highly recommended to use another dimensionality reduction method (e.g. PCA for dense data or TruncatedSVD for sparse data) to reduce the number of dimensions to a reasonable amount (e.g. 50) if the number of features is very high. |
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aaronzjw 2017-07-06 22:20:00 +08:00
估计 sklearn 吃不消的
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