論文の概要: q-SNE: Visualizing Data using q-Gaussian Distributed Stochastic Neighbor
Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00999v1
- Date: Wed, 2 Dec 2020 07:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:59:59.890469
- Title: q-SNE: Visualizing Data using q-Gaussian Distributed Stochastic Neighbor
Embedding
- Title(参考訳): q-SNE:q-ガウス分布確率近傍埋め込みを用いたデータの可視化
- Authors: Motoshi Abe, Junichi Miyao, and Takio Kurita
- Abstract要約: 隣り合う埋め込み(SNE)と呼ばれる次元低減技術が導入された。
SNEを改善するため、t分散隣接埋め込み(t-SNE)も導入された。
我々はq-ガウス分布近傍埋め込み(qSNE)と呼ばれる新しい手法を提案する。
組込み空間におけるk-Nearest Neighbors(k-NN)による2次元マッピングと分類の可視化としてのq-SNEの性能について,SNE,t-SNE,UMAPと比較した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6610564551999563
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The dimensionality reduction has been widely introduced to use the
high-dimensional data for regression, classification, feature analysis, and
visualization. As the one technique of dimensionality reduction, a stochastic
neighbor embedding (SNE) was introduced. The SNE leads powerful results to
visualize high-dimensional data by considering the similarity between the local
Gaussian distributions of high and low-dimensional space. To improve the SNE, a
t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) was also introduced. To
visualize high-dimensional data, the t-SNE leads to more powerful and flexible
visualization on 2 or 3-dimensional mapping than the SNE by using a
t-distribution as the distribution of low-dimensional data. Recently, Uniform
manifold approximation and projection (UMAP) is proposed as a dimensionality
reduction technique. We present a novel technique called a q-Gaussian
distributed stochastic neighbor embedding (q-SNE). The q-SNE leads to more
powerful and flexible visualization on 2 or 3-dimensional mapping than the
t-SNE and the SNE by using a q-Gaussian distribution as the distribution of
low-dimensional data. The q-Gaussian distribution includes the Gaussian
distribution and the t-distribution as the special cases with q=1.0 and q=2.0.
Therefore, the q-SNE can also express the t-SNE and the SNE by changing the
parameter q, and this makes it possible to find the best visualization by
choosing the parameter q. We show the performance of q-SNE as visualization on
2-dimensional mapping and classification by k-Nearest Neighbors (k-NN)
classifier in embedded space compared with SNE, t-SNE, and UMAP by using the
datasets MNIST, COIL-20, OlivettiFaces, FashionMNIST, and Glove.
- Abstract(参考訳): 次元の縮小は、回帰、分類、特徴解析、可視化に高次元データを使用するために広く導入されている。
次元減少の一手法として、確率的隣接埋め込み(SNE)を導入した。
SNEは、高次元空間と低次元空間の局所ガウス分布の類似性を考慮して、高次元データを可視化する強力な結果をもたらす。
SNEを改善するため、t分散確率的隣接埋め込み(t-SNE)も導入された。
高次元データを可視化するために、t-SNEは低次元データの分布としてt-分布を用いることで、SNEよりも2次元または3次元マッピング上でより強力で柔軟な可視化を実現する。
近年,次元減少手法として一様多様体近似投影法(umap)が提案されている。
本稿では,q-Gaussian distributed stochastic neighbor embedded (q-SNE)と呼ばれる新しい手法を提案する。
q-SNEは、低次元データの分布としてq-ガウス分布を用いることで、t-SNEやSNEよりも2次元あるいは3次元のマッピングにおいてより強力で柔軟な可視化を実現する。
q-ガウス分布は、q=1.0 と q=2.0 の特別な場合としてガウス分布と t-分布を含む。
したがって、q-SNEはパラメータqを変更してt-SNEとSNEを表現できるので、パラメータqを選択して最良の視覚化を見つけることができる。
組込み空間におけるk-Nearest Neighbors(k-NN)分類器による2次元マッピングと分類の可視化におけるq-SNEの性能を,MNIST, COIL-20, OlivettiFaces, FashionMNIST, Gloveを用いて示す。
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