t-SNEによるイケてる次元圧縮&可視化 - Qiitaこんにちは，クラスタリング&可視化おじさんです． 本記事は「機械学習と数学」Advent Calendar14日目です． (ちなみにAdvent Calendar初投稿です．よろしくお願いします) はじめに データ分析とか機械学習やられてる方は高次元データの次元削減と可視化よくやりますよね． この分野の代表選手といえばPCA(主成分分析)とかMDS(多次元尺度構成法)ですが， これらの線形変換系手法には以下の問題があります． 高次元空間上で非線形構造を持っているデータに対しては適切な低次元表現が得られない 「類似するものを近くに配置する」ことよりも「類似しないものを遠くに配置する」ことを優先するようアルゴリズムが働く 1.に関して，よく例に出されるのがSwiss roll dataset(下図)のようなヤツですね． PCAはデータが多次元正規分布に従うことを仮定しているので， その仮定から
