t-SNEとは?SNEの発展系による次元削減手法
AI初心者
『t-SNE』について教えてください。
AI研究家
『t-SNE』は、データの次元削減を行う手法で、元のデータの類似度を考慮して低次元のデータに変換します。
AI初心者
どうやって類似度を表現しているのですか?
AI研究家
『t-SNE』では、二点間の類似度を同時確率として表現し、この同時確率の分布と、次元削減後のデータの同時確率の分布との距離を最小化することで、元のデータの類似度を低次元に保ちます。
t-SNEとは。
-t-SNEの手法-
「t-SNE(t-確率的近傍埋込み)」は、SNEを発展させた次元削減手法です。
t-SNEでは、データセット内の 2 つの点 xi と xj の類似度が、同時確率 pij で表されます。次元削減後の xi と xj のデータを yi と yj とすると、その類似度は依然として qij で表されます。
このとき、2 つの分布 p と q の類似度は、KL-ダイバージェンス(KL(p||q) = p(i)logp(i)/q(i))で表され、この値を最小限にすることが t-SNE の目的です。
t-SNEの概要
t-SNE(t分布確率近傍埋め込み)は、SNE(確率近傍埋め込み)の発展系として開発された、高次元のデータを低次元に削減するための手法です。SNEでは、データ間のユークリッド距離ではなく、確率的な近傍距離に基づいてデータ点を配置します。この確率近傍距離は、データ点が近いほど高い値を取ります。
t-SNEでは、SNEのガウス分布を重テール分布である学生のt分布に置き換えています。これにより、データ内の局所的な構造をよりよく保持しながら、グローバルな構造も捉えることができます。t分布のテールが重いため、離れたデータ点間の距離にも影響を与え、データの重なりを減らして視覚化を向上させます。
SNEとの違い
-SNEとの違い-
t-SNEはSNE(stochastic neighbor embedding)の発展系ですが、いくつかの重要な違いがあります。SNEとの最も重要な違いは、t-SNEがt分布を使用して、隣接した点間の類似性を測定する点です。これにより、SNEよりも局所的な構造を保持できます。さらに、t-SNEは勾配法を使用してデータを埋め込み、これによりより高速なコンバージェンスが可能になります。また、t-SNEはハイパーパラメーターの調整可能な超パラメーターフリーです。これにより、ユーザーはt-SNEをさまざまなデータセットに簡単に適用して、最適な結果を得ることができます。
t-SNEのアルゴリズム
-t-SNEのアルゴリズム-
t-SNEは、SNE(Stochastic Neighbor Embedding)を発展させた次元削減手法です。SNEは、高次元のデータを低次元の空間に埋め込むアルゴリズムで、データ間の類似性を保持しながら視覚化することを目的としています。
t-SNEは、SNEのアルゴリズムにいくつかの改良を加えています。まず、データ間の距離を計算するために確率分布を使用します。これにより、アウトライアデータの影響を低減し、より滑らかな埋め込みを可能にします。さらに、t-SNEはt分布を使用してデータ間の類似性をモデル化します。これにより、SNEよりもデータの局所的な構造をよりよく保持できます。
また、t-SNEでは、低次元空間でのデータ間の距離を勾配降下法を使用して最適化します。この最適化処理は反復的に行われ、データ間の類似性を低次元空間での距離として表現するように調整されます。これにより、高次元のデータの低次元の視覚化が可能になります。
t-SNEのメリット
t-SNEのメリットとは、高次元のデータを低次元の可視化に適した表現に変換する従来のSNE手法の問題点を克服した点にあります。元となるSNEでは、距離関数の勾配を近似するためにガウス分布を使用し、データの局所構造を保持するのに優れていました。しかし、ガウス分布の計算コストが高く、高次元のデータに対する適用には限界がありました。
t-SNEでは、勾配の近似に異なる方法を使用しています。データポイント間の距離を学生のt分布で表現することで、局所構造の保持だけでなく、より高次元のデータに対しても適用が可能となりました。t分布はガウス分布よりも分散が大きく、遠く離れたデータポイント間の類似性をより正確に捉えることができます。この改良により、t-SNEは高次元データの複雑な構造をより正確かつ効率的に可視化することができるようになったのです。
t-SNEの活用例
t-SNEの応用に関しては、自然言語処理、コンピュータビジョン、バイオインフォマティクスなどの幅広い分野に適用されています。自然言語処理では、テキストデータを可視化して、トピック間の関係性を調べることができます。コンピュータビジョンでは、画像データを次元削減することで、類似した画像をグループ分けしたり、異常を検出したりできます。バイオインフォマティクスでは、遺伝子発現データを解析して、疾患のバイオマーカーを特定したり、遺伝子ネットワークを可視化したりすることができます。他にも、マーケティング、金融、ソーシャルネットワーク分析など、さまざまな分野で利用されています。