t-分散確率的近傍埋め込み(t-SNE)は、特に高次元データを扱う場合に、次元削減やデータの可視化に用いられる一般的な機械学習手法である。複雑なデータを2次元または3次元空間に単純化するのに役立ち、視覚的解釈やパターン認識をより利用しやすくする。
t-SNEは2つの確率分布の間の発散を最小化することで動作する。1つは高次元空間におけるデータ点のペアワイズ類似度を表し、もう1つは低次元埋め込みにおけるものである。この方法はデータの局所構造を保持するため、クラスタリング分析に最適である。
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大きなペアワイズ距離を保存することに重点を置く主成分分析（PCA）とは異なり、t-SNEは局所的な近傍関係を捉えることを優先する。この能力により、t-SNEは、他の手法が失敗する可能性のあるクラスターや画像のような複雑な構造の可視化に優れている。
t-SNEは、ハイスループットのゲノムデータを可視化するために、バイオインフォマティクスで広く使用されている。膨大なデータセットからパターンを特定し解釈することで、遺伝子発現や細胞タイプの分類などの発見を可能にする。
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t-SNEは、ニューラルネットワーク層から得られる高次元データを可視化することで、画像認識システムの改善を支援する。モデルによって学習された特徴を診断することで、エンジニアがニューラルネットワークアーキテクチャを強化するのに役立ちます。
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t-SNEは確率的手法に基づいて構築されており、3つの主要なステップを含む：ペアワイズ類似度の計算、低次元の埋め込みの構築、局所的な距離を維持するコスト関数を使用してこの埋め込みを反復的に調整する。
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可視化だけでなく、t-SNEは深層学習における特徴空間の解釈をサポートし、モデルのデバッグや特徴抽出において重要な役割を果たす。特に、機械学習タスクに特徴的な高次元データセットで高く評価されている。
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t-SNEとK-Meansクラスタリングは共に使われることが多いが、その役割は異なる。t-SNEはデータの分布を視覚化するのに対し、K-Meansはデータをクラスタに分割するために使われる。
t-SNEは、高次元データを解釈しやすい視覚的な形式に変換し、基礎となるデータ構造の発見に役立つ。その汎用性と使いやすさから、データサイエンス、マイクロアレイデータ解析、自然言語処理などの分野で定番のツールとなっている。
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