[ML] t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding) - 2

예시를 통해 t-SNE를 이해해보자. 특징에 기반해 동물 유형을 시각화 하는 예시다. 다양한 동물의 데이터 집합이 있고 각 동물에 대해 체중, 키, 수명, DNA 유사성 등 100개의 서로 다른 특징을 측정해 100차원 공간을 만든다고 가정해보자. 우리의 목표는 이러한 특징을 기반으로 국소적 유사성을 유지하면서 2D 공간에서 이러한 동물들이 서로 어떻게 관련되어 있는지를 시각화 하는 것이다. 고차원 유사성 : "고양이"라는 한 동물을 선택해 보자. 데이터 세트의 다른 모든 동물에 대해 해당 동물이 얼마나 "고양이"와 유사한지를 나타내는 확률을 계산하고, 이 유사성은 100차원 공간에서 "고양이"와 다른 모든 동물 사이의 유클리트 거리를 기반으로 한다. 예를 들어, "고양이"와 "호랑이"와 같은 두 동물이..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2023. 10. 6. 06:27
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