В чем заключаются основные преимущества и недостатки метода t-SNE перед другими методами уменьшения размерности?

Некоторые преимущества метода t-SNE перед другими методами уменьшения размерности:

• Способность обнаруживать нелинейные зависимости. habr.com Это делает t-SNE эффективным инструментом для визуализации данных, когда линейные методы не могут обнаружить сложные паттерны. habr.com
• Сохранение локальной структуры. habr.com Это полезно для анализа кластеров и визуализации подобных объектов, находящихся близко друг к другу в исходном пространстве. habr.com
• Выявление структуры на многих масштабах на одной карте. scikit-learn.ru t-SNE способен раскрывать данные, лежащие во множестве многообразий и кластеров. dzen.ru
• Уменьшение тенденции к слиянию точек в центре. scikit-learn.ru

Некоторые недостатки метода t-SNE:

• Вычислительные затраты. www.ultralytics.com scikit-learn.ru Из-за парных вычислений t-SNE может быть вычислительно дорогим и медленным для очень больших наборов данных. www.ultralytics.com
• Зависимость результатов от гиперпараметров. www.ultralytics.com Результаты могут быть чувствительны к таким гиперпараметрам, как «perplexity» (связан с количеством рассматриваемых ближайших соседей) и количество итераций для градиентного спуска. www.ultralytics.com
• Отсутствие явного сохранения глобальной структуры. dzen.ru scikit-learn.ru t-SNE фокусируется на локальной структуре, относительные расстояния между кластерами на итоговом графике могут не совсем точно отражать разделение в исходном высокомерном пространстве. www.ultralytics.com