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Pythonでt-SNEを用いたデータ可視化を実装する - Qiita
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Pythonでt-SNEを用いたデータ可視化を実装する - Qiita
はじめに 高次元データを可視化する際、t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) は非常に... はじめに 高次元データを可視化する際、t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) は非常に有用な手法として知られています。t-SNEは高次元のデータを低次元(通常は2次元または3次元)に埋め込むための手法で、特に高次元データのクラスタ構造を可視化するのに優れています。 この記事では、t-SNEについての基本的な説明と、Pythonを用いたt-SNEによるデータ可視化の実装方法について解説します。 t-SNEとは? t-SNEは、高次元データの相対的な距離を保持しながら、データを低次元空間(通常は2次元または3次元)に射影します。これにより、人間が理解しやすい形で高次元データを視覚化することができます。t-SNEは特に、高次元データがクラスタを形成している場合に有用であり、これらのクラスタ構造を明らかにします。 Pythonでのt-