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  <author_name>kentaPt</author_name>
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  <blog_title>kentaPtの日記</blog_title>
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    <anon>機械学習</anon>
    <anon>matlab</anon>
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  <description>この記事は、MATLAB/Simulink Advent Calendar 2022の6日目の記事として書かれています。 qiita.com 1章 はじめに t-SNEと呼ばれる方法を用いて、高次元データを、2次元平面や3次元空間にプロットすることができます。 例えば、以下の図は、MNISTという0から9の手書き数字の画像の情報を2次元平面にプロットしたときの様子です。 0から9の画像のサンプルデータが、それぞれクラスタを形成しており、うまく可視化できていることがわかります。 PCA (主成分分析)と呼ばれる方法を用いて、次元圧縮を行い、上のような2次元や3次元上でのプロットを得ることもできま…</description>
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  <published>2022-12-06 00:00:00</published>
  <title>t-SNEの勉強メモ</title>
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