【多様体学習】LLEとちょっとT-SNE - HELLO CYBERNETICS

多様体学習の必要性 クラスタリングという観点 次元削減という観点 多様体とは 多様体学習の狙い 多様体学習の例 Locally Linear Embedding(LLE) 他の多様体学習の紹介 Modified Locally Linear Embedding t-distributed Stochastic Neighbor Embedding 多様体学習の発展版 最後に 多様体学習の必要性 クラスタリングという観点 データがD次元空間にプロットされる際には、データに意味があれば、似たようなデータは近い位置に現れることが期待できます。そのような考えに基づいて、K平均法などによってデータをクラスタリングすることが可能になります。 s0sem0y.hatenablog.com しかし、実際には似たようなデータが必ずしもD次元空間上で近い位置に現れるとは限りません。例えば以下のようなデータがあ

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かなりわかりやすい