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高次元データの可視化の手法をSwiss rollを例に見てみよう

こんにちは、今井です。

データが与えられた時、分析を行う前にまずデータ同士の関係を視覚的に見たいことがあります。しかし特徴量が4つ以上のデータに対してそのまま可視化することはできないため、なるべく元のデータの関係を保ったまま2,3次元で表現できると嬉しいです。特徴量数の多い高次元データの分析は次元の呪いと呼ばれる現象が起こり得るので、これを回避するために高次元データをより少ない次元(一般的に2,3次元とは限りません)にする次元削除や次元圧縮と呼ばれる方法があります。この方法を用いて2,3次元に次元削除を行えば、高次元データを可視化することができます。今回は高次元データの可視化の難しさを知るために、Swiss rollと呼ばれる3次元データから2次元に色々な方法で写してみましょう。 続きを読む 高次元データの可視化の手法をSwiss rollを例に見てみよう