論文の概要: Preserving local densities in low-dimensional embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13732v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 16:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 16:03:21.657434
• Title: Preserving local densities in low-dimensional embeddings
• Title（参考訳）: 低次元埋め込みにおける局所密度の保存
• Authors: Jonas Fischer, Rebekka Burkholz, Jilles Vreeken
• Abstract要約: tSNEやUMAPのような最先端の手法は、高次元データに隠された局所構造を明らかにするのに優れている。 しかし, これらの手法は, 密度の相対的差など, 局所的な特性の再構築に失敗することを示す。 局所密度をほぼ保存するdtSNEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.278617643507815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Low-dimensional embeddings and visualizations are an indispensable tool for analysis of high-dimensional data. State-of-the-art methods, such as tSNE and UMAP, excel in unveiling local structures hidden in high-dimensional data and are therefore routinely applied in standard analysis pipelines in biology. We show, however, that these methods fail to reconstruct local properties, such as relative differences in densities (Fig. 1) and that apparent differences in cluster size can arise from computational artifact caused by differing sample sizes (Fig. 2). Providing a theoretical analysis of this issue, we then suggest dtSNE, which approximately conserves local densities. In an extensive study on synthetic benchmark and real world data comparing against five state-of-the-art methods, we empirically show that dtSNE provides similar global reconstruction, but yields much more accurate depictions of local distances and relative densities.
• Abstract（参考訳）: 低次元埋め込みと可視化は、高次元データの分析に欠かせないツールである。 tSNEやUMAPのような最先端の手法は、高次元データに隠された局所構造を明らかにするのに優れており、生物学の標準的な分析パイプラインに日常的に適用されている。 しかし,これらの手法は密度の相対的差(図1)のような局所的な性質を再構築することができないこと,また,サンプルサイズの違いによる計算的アーティファクトからクラスタサイズに明らかな差が生じること(図2)を示した。 この問題を理論的に解析し、局所密度をほぼ保存するdtSNEを提案する。 5つの最先端手法と比較した総合ベンチマークと実世界データに関する広範な研究において、dtsneは同様のグローバル再構築を提供するが、局所距離と相対密度をより正確に表現できることを示した。

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