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高次元データの可視化技術
t-SNEは, 高次元データを2次元または3次元の空間にマッピングし, 各データ点をマップ上に配置する手法である. この手法の主な利点として, 局所的なデータ構造を保持しながらも, 多様なスケールでのクラスタなど, グローバルな構造を明らかにできる点が挙げられる. また, t-SNEはSNE（確率的近傍埋め込み）の改良版であり, 最適化が容易であるため, マップの中心にデータ点が過度に集中することを防ぐ. 他の非線形次元削減手法と比較しても, t-SNEはより直感的で優れた視覚化を提供する.
一方で, t-SNEにはいくつかの欠点も存在する. 例えば, コスト関数が非凸であるため, 最適化に際して初期条件やパラメータの選択が結果に大きく影響を与える可能性がある. また, 計算量およびメモリ要件がデータ点数の二乗に比例するため, 大規模データセットに対して適用する際には計算資源の制約が問題となる. さらに, 高次元データを視覚化する際に, t-SNEが常に最適な手法であるとは限らず, その限界についても注意が必要である.
参考文献
- Van der Maaten, L., & Hinton, G. (2008). Visualizing data using t-SNE. Journal of machine learning research, 9(11).