如何使用tSNE和kmeans质心找到质心对应的原始数据点？
How to use tSNE and kmeans centroids to find the original data points the centroids correspond to?
我使用 t-SNE 将我的数据集的维数从 18 减少到 2，然后我使用 kmeans 对 2D 数据点进行聚类。
使用这个，print(kmeans.cluster_centers_)
我现在有一个簇的二维质心数组，但我想得到这些质心对应的 18D 原始数据点。
有没有办法反向处理 t-SNE？谢谢！
很遗憾，答案是否定的，没有。
t-SNE 根据概率论单独计算每个点的非线性映射。它不提供连续定义的函数及其反函数。
您可以尝试根据簇成员对 18 维坐标进行插值。
一般来说，您可能会重新审视它对 运行 k-均值对 t-SNE 结果的真正意义。
我使用 t-SNE 将我的数据集的维数从 18 减少到 2，然后我使用 kmeans 对 2D 数据点进行聚类。
使用这个，print(kmeans.cluster_centers_)
我现在有一个簇的二维质心数组，但我想得到这些质心对应的 18D 原始数据点。
有没有办法反向处理 t-SNE？谢谢！
很遗憾，答案是否定的，没有。
t-SNE 根据概率论单独计算每个点的非线性映射。它不提供连续定义的函数及其反函数。
您可以尝试根据簇成员对 18 维坐标进行插值。
一般来说，您可能会重新审视它对 运行 k-均值对 t-SNE 结果的真正意义。