t-SNE
t-SNE は高次元データを 2〜3 次元の低次元に写像し、近傍構造を保つ。高次元データの可視化における定番の選択肢である。
目的
局所構造を保つ非線形次元削減によって、高次元データを可視化する。
メカニズム
高次元ではガウス分布、低次元では t 分布で類似度をモデル化する（裾の重い分布が混雑問題を防ぐ）。KL ダイバージェンスを最小化する。計算量は O(n^2) で、大規模データには O(n log n) の Barnes-Hut 近似を使う。可視化専用であり、一般的な特徴量としては使わない。
ユースケース
- 高次元データを可視化する
- 多様体の構造を学習するタスク
- データの探索的分析