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t-SNE에 대한 요약
A review on the t-distributed stochastic neighbors embedding 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.36 no.2, 2023년, pp.167 - 173  

김기풍 (서울대학교 통계학과) ,  김충락 (부산대학교 통계학과)

초록
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본 논문에서는 고차원의 자료를 저차원으로 변환시켜 시각화하는 다양한 방법들을 소개하였다. 차원 축소는 크게 선형 방법과 비선형 방법으로 나눌 수 있는데 선형 방법으로 주성분 분석, 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였고 비선형 방법으로 커널 주성분 분석, 자기조직도, 국소 선형 사상, Isomap, 국소 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였으며, 가장 최근에 제안되었으며 매우 널리 사용되고 있지만 통계학 분야에는 비교적 생소한 t-SNE에 대하여 자세히 소개하였다. t-SNE를 이용한 간단한 예제를 제시하고 t-SNE의 장단점을 지적한 최근 연구 논문을 소개하고 제시된 향후 연구 과제들을 살펴보았다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper investigates several methods of visualizing high-dimensional data in a low-dimensional space. At first, principal component analysis and multidimensional scaling are briefly introduced as linear approaches, and then kernel principal component analysis, self-organizing map, locally linear ...

주제어

참고문헌 (12)

  1. Amid E and Warmuth MK (2019). TriMap: Large-Scale dimensionality reduction using triplets, Available from:?arXiv:1910.00204 

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  10. Tenenbaum JB, de Silva V, and Langford JC (2000). A global geometric framework for nonlinear dimensionality?reduction, Science, 290, 2319-2323. 

  11. van der Maaten L and Hinton G (2008). Visualizing data using t-SNE, Journal of Machine Learning Research,?9, 2579-2605. 

  12. Wang Y, Huang H, Rudin C, and Shaposhnik Y (2021). Understanding how dimension reduction tools work: An?empirical approach to deciphering t-SNE, UMAP, TriMap, and PaCMAP for data visualization, Journal of?Machine Learning Research, 22, 1-73. 

저자의 다른 논문 :

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