論文の概要: Towards a comprehensive visualization of structure in data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15506v2
• Date: Wed, 1 Dec 2021 07:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 12:20:00.869813
• Title: Towards a comprehensive visualization of structure in data
• Title（参考訳）: データの構造を包括的に可視化する
• Authors: Joan Garriga and Frederic Bartumeus
• Abstract要約: 本研究では,単一制御パラメータ,すなわちパープレキシティを用いた簡易パラメータ設定により,局所的および大域的データ構造の可視化を効果的に両立させることができることを示す。 また、t-SNEを効率的に並列化し、広範囲にわたるデータ構造を探索するチャンク&ミックスプロトコルを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dimensional data reduction methods are fundamental to explore and visualize large data sets. Basic requirements for unsupervised data exploration are simplicity, flexibility and scalability. However, current methods show complex parameterizations and strong computational limitations when exploring large data structures across scales. Here, we focus on the t-SNE algorithm and show that a simplified parameter setup with a single control parameter, namely the perplexity, can effectively balance local and global data structure visualization. We also designed a chunk\&mix protocol to efficiently parallelize t-SNE and explore data structure across a much wide range of scales than currently available. Our parallel version of the BH-tSNE, namely pt-SNE, converges to good global embedding, comparable to state-of-the-art solutions, though the chunk\&mix protocol adds little noise and decreases the accuracy at the local scale. Nonetheless, we show that simple post-processing can efficiently restore local scale visualization, without any loss of precision at the global scales. We expect the same approach to apply to faster embedding algorithms other than BH-tSNE, like FIt-SNE or UMAP, thus, extending the state-of-the-art and leading to more comprehensive data structure visualization and analysis.
• Abstract（参考訳）: 次元データ削減法は,大規模データセットの探索と可視化に不可欠である。 教師なしデータ探索の基本的な要件は、単純さ、柔軟性、スケーラビリティである。 しかし、現在の手法では、大規模データ構造を探索する際に複雑なパラメータ化と強い計算限界を示す。 本稿では,t-sneアルゴリズムに着目し,単一の制御パラメータ,すなわちパープレキシティを用いた簡易パラメータ設定により,局所的および大域的なデータ構造の可視化を効果的にバランスできることを示す。 また、t-SNEを効率的に並列化し、データ構造を現在よりも広い範囲にわたって探索するチャンク&ミックスプロトコルを設計した。 我々の並列バージョンのBH-tSNE、すなわちpt-SNEは、最先端のソリューションに匹敵する優れたグローバルな埋め込みに収束する。 それにもかかわらず、簡単な後処理により、グローバルスケールでの精度を失うことなく、ローカルスケールの可視化を効率的に復元できることを示す。 我々は、FIT-SNEやUMAPのようなBH-tSNE以外の高速な埋め込みアルゴリズムに適用するために、同じアプローチを期待している。

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