डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अलावा, टी-एसएनई के लिए अच्छा उपयोग क्या है?

Question

हमें किन स्थितियों में t-SNE (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अलावा) का उपयोग करना चाहिए?

टी-एसएनई का उपयोग आयामीता में कमी के लिए किया जाता है। इस प्रश्न का उत्तर बताता है कि t-SNE का उपयोग केवल विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाना चाहिए और हमें इसे क्लस्टरिंग के लिए उपयोग नहीं करना चाहिए। फिर टी-एसएनई के लिए अच्छा उपयोग क्या है?

Comments

मानक सलाह क्लस्टरिंग के लिए tsne का उपयोग नहीं करने के लिए है, क्योंकि गुच्छे perplexity पर निर्भर हैं। इसे केवल "विज़ुअलाइज़ेशन" के लिए उपयोग किया जाना चाहिए। लेकिन यह मेरे लिए बहुत स्पष्ट नहीं है, क्योंकि एक tsne प्लॉट को देखते हुए तुरंत (और देखता है) समूहों की तलाश करता है। इसलिए आपका प्रश्न एक अच्छा है: tsne किसके लिए अच्छा है?

— जेनेरिक_यूज़र

इस प्रश्न का उत्तर देखिए जो मैंने पूछा: आंकड़े.स्टैकएक्सचेंज.com

— questions

जैसे @generic_user ने कहा, मैं विज़ुअलाइज़ेशन के बगल में, t-sne के लाभ को जानना चाहता हूँ।

— वुल्फ

मुझे नहीं पता कि इसे डुप्लिकेट के रूप में क्यों बंद किया गया था। ओपी पूछ रहा है कि विज़ुअलाइज़ेशन के अलावा टी-स्ने के अच्छे उपयोग क्या हैं। जुड़ा हुआ धागा क्लस्टरिंग के बारे में है। लेकिन इसके अन्य उपयोग भी हो सकते हैं।

— अमीबा

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— एमिलियो

Answer 1

इस प्रश्न का उत्तर बताता है कि t-SNE का उपयोग केवल विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाना चाहिए और हमें इसे क्लस्टरिंग के लिए उपयोग नहीं करना चाहिए । फिर टी-एसएनई के लिए अच्छा उपयोग क्या है?

मैं इस निष्कर्ष से सहमत नहीं हूं। यह मानने का कोई कारण नहीं है कि टी-एसएनई किसी भी अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की तुलना में सार्वभौमिक रूप से खराब है। प्रत्येक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म डेटा की संरचना के बारे में धारणाएं बनाता है, और उनसे कम आयामीता के अंतर्निहित वितरण और अंतिम उपयोग के आधार पर अलग-अलग प्रदर्शन करने की उम्मीद की जा सकती है।

टी-एसएनई जैसे कई अप्रकाशित शिक्षण एल्गोरिदम अक्सर एक अंत का साधन प्रदान करते हैं, उदाहरण के लिए डेटा के अलग होने या न होने पर प्रारंभिक जानकारी प्राप्त करना, परीक्षण करना कि इसकी कुछ पहचान योग्य संरचना है, और इस संरचना की प्रकृति का निरीक्षण करना। इनमें से कुछ सवालों के जवाब देने के लिए टी-एसएनई आउटपुट के विज़ुअलाइज़ेशन की ज़रूरत नहीं है । निचले आयामी एम्बेडिंग के अन्य अनुप्रयोगों में वर्गीकरण विधियों के लिए भवन निर्माण सुविधाएँ शामिल हैं या भविष्यवाणी के तरीकों के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए बहु-संपुष्टि से छुटकारा पाना शामिल है।