データの視覚化とは別に、t-SNEの良い使い方は何ですか？

どのような状況で（データの視覚化は別として）t-SNEを使用する必要がありますか？

T-SNEは次元削減のために使用されます。これに対する答えの質問は、T-SNEのみ可視化のために、私たちは、クラスタリングのためにそれを使用してはならないことを使用すべきであることを示唆しています。では、t-SNEの適切な用途は何ですか？

data-visualization dimensionality-reduction tsne

— 狼
ソース

クラスタはperplexityに非常に依存しているため、標準的なアドバイスは、クラスタリングにtsneを使用しないことです。「見える化」のみに使用することを想定しています。しかし、tsneプロットを見るとすぐにクラスターを探し（そして見る）、それは私にはあまり明確ではありません。したがって、あなたの質問は良いものです：tsneは何に適していますか？

— generic_user 2017

：私は尋ねたことは、この質問への答えを参照してください stats.stackexchange.com/questions/263539/...

— generic_user

@generic_userが言ったように、視覚化のほかに、t-sneの利点を知りたいです。

— ウルフ2017

これが複製として閉じられた理由がわかりません。OPは、視覚化とは別にt-sneの優れた使用方法を尋ねています。リンクされたスレッドはすべてクラスタリングに関するものです。しかし、他の用途があるかもしれません。

— アメーバはモニカを復活させる

関連：stats.stackexchange.com/questions/132639/…–

— Amelio Vazquez-Reina

答えこの質問は、T-SNEのみ可視化のために、我々がすべきことを使用する必要があることを示唆していないクラスタリングのためにそれを使用します。では、t-SNEの適切な用途は何ですか？

私はこの結論に同意しません。t-SNEが他のどのクラスタリングアルゴリズムよりも普遍的に劣ると仮定する理由はありません。すべてのクラスタリングアルゴリズムは、データの構造に関する仮定を行っており、基になる分布と次元数の削減の最終用途に応じて、異なるパフォーマンスを期待できます。

多くの教師なし学習アルゴリズムと同様に、t-SNEは多くの場合、目的を達成する手段を提供します。たとえば、データが分離可能かどうかに関する早期の洞察の取得、特定可能な構造があるかどうかのテスト、この構造の性質の検査などです。これらの質問のいくつかに答え始めるために、t-SNE出力を視覚化する必要はありません。低次元の埋め込みの他のアプリケーションには、分類のための機能の構築や、多重共線性の排除による予測方法のパフォーマンスの向上などがあります。

— アメリオ・バスケス・レイナ
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