Вопрос или проблема
Я пытаюсь визуализировать узлы графа, используя встраивание node2vec. Встраивания node2vec имеют размерности от 50 до 100.
У меня есть два плана:
- использовать umap для проекции встраиваний node2vec в 2D пространство
- использовать PCA для проекции встраиваний node2vec в пространство с немного меньшей размерностью (~30-50), а затем использовать umap для вывода в 2D пространство.
Какой план лучше?
Шаг PCA удалит избыточности: это твердый первый шаг. Затем, как вы говорите, это может быть продолжено 2D встраиванием. Вариант 2.
Сначала проведите анализ корреляции, на мой взгляд, если вы обнаружите сильно связанные признаки, вы можете отказаться от некоторых из них, после этого вы можете выполнить PCA на оставшихся признаках, это поможет вам уменьшить количество признаков, сохраняя максимальную дисперсию.
Ответ или решение
Когда речь идет о визуализации узлов графа с использованием встраиваний node2vec, выбор между различными методами проекции, такими как UMAP и PCA, может оказать значительное влияние на качество представления данных. Рассмотрим оба предложенных вами плана по более подробному порядку.
План 1: Использование UMAP
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) является мощным инструментом для уменьшения размерности, который хорош в сохранении локальной структуры данных. Прямое применение UMAP к встраиваниям node2vec в диапазоне от 50 до 100 измерений позволит вам эффективно визуализировать данные в 2D-пространстве, сохраняя при этом достаточно информации о ближайших соседях и структуре кластера. Этот путь:
- Сохранит локальную структуру: В отличие от PCA, UMAP может лучше захватывать нелинейные связи между точками из-за своей способности учитывать топологические характеристики данных.
- Быстрая визуализация: UMAP предоставляет возможность быстрой визуализации и интуитивного понимания распределения узлов графа.
План 2: Применение PCA перед UMAP
Второй план заключается в том, чтобы сначала использовать PCA для уменьшения размерности до 30-50 измерений, а затем применять UMAP для дальнейшей проекции в 2D-пространство. Рассмотрим преимущества этого подхода:
- Удаление избыточности: Первая стадия PCA поможет избавиться от многомерных данных, которые могут содержать избыточную информацию, сохраняя лишь наиболее значимые компоненты. Это может помочь уменьшить шум и улучшить результаты, полученные от UMAP.
- Понимание структуры данных: Корреляционный анализ перед применением PCA может помочь выявить сильно связанные признаки, что позволит избавиться от избыточных компонент до применения PCA.
- Сохранение максимальной дисперсии: PCA хорошо работает на линейных данных и может обеспечить представление, которое максимально сохраняет общую дисперсию.
Что выбрать?
Выбор между планами должен основываться на ваших конкретных целях и характеристиках ваших данных:
- Если ваша основная цель – быстрая визуализация и выявление потенциальных кластеров без сложной предобработки, то первый план (прямой UMAP) может быть более уместным.
- Если вы хотите более детально познакомиться со структурой данных и уменьшить размерность для дальнейшего анализа, тогда второй план (PCA + UMAP) будет предпочтительным.
Заключение
Использование PCA перед UMAP действительно может улучшить результаты в определенных сценариях, особенно если в ваших данных много избыточности и взаимосвязей между измерениями. Тем не менее, важно отметить, что результаты могут варьироваться в зависимости от специфики ваших данных и поставленных задач. Важно провести результаты визуализации, анализировать их и выбирать подход, соответствующий вашему контексту.