Python - 使用sklearn MDS類可視化Doc2Vec多維向量2D

Question

對於我的Doc2Vec訓練模型的簡單評估，我需要將400維向量轉換爲2維並將文檔可視化爲一組節點，其中任何兩個節點之間的距離與它們的相似度成反比（高度相似的節點靠得很近）。

經過一番搜索，我找到了MDS（多維縮放）和sklearn MDS庫。

現在我有2.2M向量，他們每個人都有400個維度，我不知道如何可以通過它們sklearn MDS函數以正確的語法與最低的成本。我知道在2.2M向量之間創建相似矩陣是不可能的。

Answer 1

對於一個非常相似的任務，我發現在使用Macbook Pro時，即使是相對較小的數據集，減少Doc2Vec的維度（在我們的例子中從默認的100到30）對於任何類型的空間重建都是至關重要的。

This是一個很好的起點（雖然tSNE減少和過時的接口）。