T-SNE 알고리즘이란?

이번 시간에는 T-SNE 알고리즘에 대해 배워보겠습니다. T-SNE는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 차원 축소 기법으로, 데이터 시각화에 많이 사용됩니다.

특히, 데이터의 구조와 패턴을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이제 T-SNE 알고리즘의 진행 순서와 수학적 원리, 장단점에 대해 자세히 알아보겠습니다. | T-SNE알고리즘 진행순서 T-SNE 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

첫 번째로, 고차원 데이터의 각 데이터 포인트 간의 거리를 측정합니다. 이때, 유사한 데이터 포인트는 가까운 거리를 가지도록 설정합니다.

두 번째로, 이 거리 정보를 바탕으로 확률 분포를 생성합니다. 이 확률 분포는 각 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트와 얼마나 유사한지를 나타냅니다.

마지막으로, 저차원 공간에서 이 확률 분포를 최대한 보존하면서 데이터 포인트를 배치합니다. 이 과정에서 T-SNE는 t-분포를 활용하여 고차원에서의 거리 정보를 저차원에서도 유지하려고 합니다. | T-SN...