t-SNEを適用する前に、データを中央揃え+スケーリングする必要がありますか？

一部のデータの機能には大きな値があり、他の機能にはもっと小さな値があります。

大きな値への偏りを防ぐために、t-SNEを適用する前にデータを中央+スケールする必要がありますか？

Pythonのsklearn.manifold.TSNE実装をデフォルトのユークリッド距離メトリックとともに使用します。

アルゴリズムはポイント間の距離でのみ動作するため、センタリングは重要ではありませんが、異なる次元を同じ重要性で処理する場合は、再スケーリングが必要です。