t-SNE

2024年6月8日

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）は、高次元データを低次元空間に変換するための非線形次元削減手法の一つです。t-SNEは、データの局所的な構造を保持しつつ、類似したデータポイントを近くに配置することを目指します。

t-SNEの主な特徴は以下の通りです：

1. 非線形次元削減:
   t-SNEは、高次元データの複雑な構造を捉えるために、非線形な変換を行います。このため、線形の次元削減手法と比べて、より複雑な構造を持つデータに適しています。

2. 局所的な構造の保持:
   t-SNEは、近傍のデータポイントを近くに配置することで、データの局所的な構造を保持します。このため、データセット内のクラスタやグループが視覚的に明確になります。

3. ランダム性:
   t-SNEは確率的な手法であり、異なる初期化によって異なる埋め込みが生成されることがあります。そのため、同じデータに対して異なる結果が得られることがあります。

4. 可視化:
   t-SNEは、特にデータの可視化に適しています。高次元データを2次元または3次元空間に変換することで、データの構造やパターンを視覚的に理解するのに役立ちます。

t-SNEは、主にデータの可視化やクラスタリングのために使用されます。例えば、高次元の特徴表現を2次元または3次元にプロットして、データの構造や関係性を視覚的に理解することができます。ただし、大規模なデータセットに対しては計算コストが高いため、注意が必要です。