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T-SNEの視覚化では、より近いポイントをより類似していると見なすことができますか？
ヒントンの論文から、T-SNEはローカルの類似性を維持するのに優れた仕事をしており、グローバル構造（クラスター化）を維持するのにまともな仕事をしていることがわかります。 ただし、2D t-sneビジュアライゼーションでより近くに表示されるポイントを「より類似した」データポイントと見なすことができるかどうかはわかりません。25個の機能を持つデータを使用しています。 例として、下の画像を観察すると、青色のデータポイントが緑色のデータポイント、特に最大の緑色のポイントクラスターに似ていると仮定できますか？または、別の質問として、青い点が他のクラスターの赤い点よりも、最も近いクラスターの緑の点に似ていると仮定しても大丈夫ですか？（赤みがかったクラスターの緑の点は無視） sci-kit learn Manifold learningで提示されているような他の例を観察するとき、これを仮定するのは正しいように思えますが、統計的に正しいかどうかはわかりません。 編集 元のデータセットからの距離を手動で計算し（ペアワイズ平均ユークリッド距離）、視覚化は実際にデータセットに関する比例空間距離を表します。しかし、これは単なる偶然ではなく、t-sneの元の数学的定式化から予想されることがかなり許容できるかどうかを知りたいと思います。