[DL] t-SNE

 

https://towardsdatascience.com/t-distributed-stochastic-neighbor-embedding-t-sne-bb60ff109561

 t - Stochastic Nearest Neghibor

• 고차원의 벡터를 저차원으로 옮겨서 시각화에 도움을 주는 방법이다. 
• 차원을 옮기겠다는 것이 아니다.(원데이터 그대로 보존) 그저 시각화하는 방법이라고 생각하면 될 것 같다.
• k-Means가 각 클러스터를 계산하기 위한 단위로 중심과 각 데이터의 거리를 측정한다면,  t-SNE는 각 데이터의 유사도를 정의하고 원래 공간에서의 0사도와 저차원 공간에서의 유사도가 비슷해지도록 학습시킨다.
• 여기서 유사도가 수학적 확률로 표현된다.

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latent vector을 5000개만 뽑아서 scatter로 찍은 것이다. 

perplexity : 근접성. 하이퍼파라미터에 맞춰 수정한다.(tunning 요소)

 

scatter plot을 보면, 숫자가 좀 섞여있는 것을 볼 수 있다.

 

 

perplexity를 tunning 해보았다.

 

결과값을 같이 띄워줬다.