在FCS Express中的tSNE性能

鉴于t-SNE是一个高要求的算法,De Novo软件的开发团队极大地努力提高使用FCS Express运行算法的速度。

 

为了让您了解t-SNE在FCS Express中的表现,我们已经进行了性能测试比较FCS Express和独立R包在运行确切的tSNE算法和Barnes-Hut近似。

 

以下是测试运行方式的简要说明:

 

File(文件)

机器

FCS Express

R

FCS格式版本:3.0
事件总数:500397(在性能测试中使用不同的样本大小)
参数总数:40(在性能测试中选择了20个参数)
CPU:Intel Core i5-4200M CPU 2.5GHz
内存:8Gb
系统类型:Windows 8.1 64位
版本:6.00.0045(64位)

R版本3.3.1(2016-06-21)

R Studio版本0.99.903

 

 

 

 

下图(图29.54 )显示t-SNE计算的经过时间(以分钟为单位)(使用精确t-SNEBurnes-Hut近似(近似值= 0.5))在FCS Express和R中.已使用固定数量的参数(即n = 20)和不同数量的事件。t-未估计未抽样事件的SNE。请参考t-未估计未抽样事件的SNE。请参考定义tSNE变换章节有关所有上述选项的更多信息。

 

Figure 29.58 - Performance comparison between FCS Express and R in running both the exact tSNE and the Barnes-Hut Approximation.

Figure 29.58 - Performance comparison between FCS Express and R in running both the exact tSNE and the Barnes-Hut Approximation.