高维特征降维技术对比：PCA、t-SNE与UMAP的实际效果评估
在大模型训练中，高维数据的处理是特征工程的核心环节。本文将通过实际案例对比三种主流降维方法：PCA、t-SNE和UMAP的效果。
数据准备
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载digits数据集
X, y = load_digits(return_X_y=True)
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print(f"原始维度: {X_scaled.shape[1]}")
PCA降维
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
# PCA降维到2D
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='tab10')
plt.title('PCA降维结果')
plt.show()
t-SNE降维
from sklearn.manifold import TSNE
# t-SNE降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X_scaled)
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='tab10')
plt.title('t-SNE降维结果')
plt.show()
UMAP降维
import umap
# UMAP降维
reducer = umap.UMAP(n_components=2, random_state=42)
X_umap = reducer.fit_transform(X_scaled)
plt.scatter(X_umap[:, 0], X_umap[:, 1], c=y, cmap='tab10')
plt.title('UMAP降维结果')
plt.show()
性能对比
通过可视化效果可发现：PCA保持全局结构，t-SNE突出局部聚类，UMAP在保持全局和局部结构方面表现更佳。实际应用中应根据数据特点选择合适的降维方法。
注意：所有代码均基于公开数据集，不涉及任何隐私数据。
推荐使用场景：
- PCA：适用于线性关系明显的高维数据
- t-SNE：适合探索性数据分析和可视化
- UMAP：适合大规模数据的高效降维
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