t-SNEとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

t-SNEとは

t-SNEは多次元データを2次元や3次元の低次元空間に変換し、データの構造を視覚化するための次元削減手法です。t-SNEは「t-distributed Stochastic Neighbor Embedding」の略称で、高次元データの局所的な構造を保持しながら、低次元空間にマッピングすることができます。

t-SNEは、データ点間の類似度を確率分布として定義し、元の高次元空間と低次元空間における確率分布の差異を最小化するように次元削減を行います。これにより、高次元空間で類似していたデータ点は、低次元空間でも近くに配置されるようになります。

t-SNEは、非線形な次元削減手法であり、データの非線形な構造を捉えることができます。これは、線形な次元削減手法であるPCA(主成分分析)とは異なる特徴です。

t-SNEは、データの可視化に広く用いられており、高次元データの構造を直感的に理解するために役立ちます。特に、クラスタリングやパターン認識のタスクにおいて、t-SNEによる可視化は有用です。

t-SNEの適用には、パラメータの調整が重要です。perplexityと呼ばれるパラメータは、近傍の範囲を制御し、可視化結果に大きな影響を与えます。適切なperplexityの値を選択することが、良い可視化結果を得るためのポイントとなります。

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