用 openTSNE 把 t-SNE 扩展到上百万数据点

Scale tSNE to Millions of Data Points With openTSNE

上面讨论的 tSNE-CUDA 利用 GPU 相对于标准的 Sklearn 实现提供了巨大的加速。但如果你没有 GPU 可用呢？openTSNE 是 t-SNE 的另一个优化的 Python 实现，它提供了巨大的速度提升，使我们能够把 t-SNE 扩展到上百万个数据点——而这正是 Sklearn 实现可能永远无法企及的领域。

如上所示，openTSNE 实现：

• 比 Sklearn 实现快 20 倍。
• 产生与 Sklearn 实现质量相近的聚类。

作者还提供了如下的基准测试结果：

如上所示，openTSNE 只需约 15 分钟就能对一百万个数据点生成低维可视化。然而，从他们的基准测试可以清楚地看到，Sklearn 实现在仅仅约 25 万个数据点时，运行时间就已经达到了几个小时。可在此下载 notebook 来试用 openTSNE：https://bit.ly/3zAHCZ8。