t-분포 확률적 이웃 임베딩(t-SNE)

R에서의 차원 축소

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

t-SNE vs PCA table

PCA와 t-SNE 시각화

PCA

PCA plot

전역 구조 보존

t-SNE

t-SNE plot

국소 구조 보존(이웃을 가깝게 유지)

t-SNE 하이퍼파라미터

Perplexity - 고려할 최근접 이웃 수를 결정
Learning rate - 신경망 가중치의 업데이트 속도
Iterations - 역전파 반복 횟수

t-SNE

t-SNE plot

R에서 t-SNE

library(Rtsne)


set.seed(1234)
tsne <- Rtsne(attrition_df %>% select(-Attrition))


tsne_df <- attrition_df %>% 
  bind_cols(tsne_x = tsne$Y[,1], tsne_y = tsne$Y[,2])


tsne_df %>% 
  ggplot(aes(x = tsne_x, y = tsne_y, color = Attrition)) +
  geom_point(alpha = 0.5)

t-SNE 플롯

t-SNE plot

Ayo berlatih!

R에서의 차원 축소