t-sne1 차원 축소 - t-SNE의 특징 및 PCA와 차이점 이번에는 차원 축소 기법 중 t-SNE에 대해 알아보도록 하겠습니다. t-분포 확률적 임베딩이라고 우리말로 번역할 수 있는데요. 이 알고리즘을 보통은 '티스니'라고 읽습니다. 하지만 '티-에스엔이'라고 그대로 읽는 사람도 있습니다. 읽는 방법은 분석가 마다 편하게 부르기 때문에 너무 규정하지 않는게 좋습니다. 이 알고리즘은 2002년 샘 로이스(Sam Rowise)와 제프리 힌튼에 의해 개발되었는데요. t-SNE는 고차원 데이터에 적합하다고 알려져 있습니다. 특히 2, 3차원으로 줄여 가시화하는데 유용하죠. t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)t-SNE는 t-분포를 활용해 고차원의 공간에 존재하는 data x의 neighbor 간의 distan.. 2023. 10. 11. 이전 1 다음
