Снижение размерности данных: t-распределенная стохастическая вложенность (t-SNE)

Снижение размерности данных: t-распределенная стохастическая вложенность (t-SNE)

t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) - это алгоритм машинного обучения, который используется для снижения размерности данных. Он позволяет визуализировать сложные многомерные данные в двух или трех измерениях, сохраняя сходство между точками данных. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных, где сложно визуализировать все признаки одновременно. Основная идея t-SNE заключается в том, чтобы найти новое пространство, в котором близкие точки данных остаются близкими, а далекие точки данных становятся далекими. Алгоритм начинает с произвольного размещения точек данных в новом пространстве и затем итеративно перераспределяет их, чтобы минимизировать функцию потерь, которая измеряет разницу между сходством точек данных в исходном и новом пространствах. t-SNE широко используется в области анализа данных и машинного обучения для визуализации сложных данных. Он может помочь исследователям и аналитикам понять структуру данных, выявить скрытые паттерны и отношения между объектами. Например, его можно применить для визуализации кластеров данных, выявления аномалий или анализа генетических данных. Важно отметить, что t-SNE является стохастическим алгоритмом, что означает, что результаты его работы могут незначительно изменяться при каждом запуске. Поэтому рекомендуется проводить несколько запусков и анализировать результаты в совокупности. Использование t-SNE требует некоторого опыта и понимания данных, поэтому рекомендуется ознакомиться с документацией и примерами использования перед применением алгоритма на практике.

Создана 02.10.2023