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t-SNE 차트

마지막 업데이트 날짜: 2025년 3월 26일
t-SNE 차트
t-SNE(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 시각화를 위한 머신 학습 알고리즘입니다. t-SNE 차트는 유사한 오브젝트는 근접 지점 옆에 모델링하고 유사하지 않은 오브젝트는 높은 확률의 먼 지점에 모델링하는 방식으로, 고차원 오브젝트 각각을 2차원 또는 3차원 지점 옆에 모델링합니다.

단순 t-SNE 차트 작성

  1. 차트 유형 섹션에서 t-SNE 아이콘을 클릭하십시오.

    캔버스가 업데이트되어 t-SNE 차트 템플리트가 표시됩니다.

  2. 혼란, 학습률, 최대 반복 값을 설정하십시오.
  3. 선택사항: 색상 맵 변수를 선택하십시오.
  4. 프로젝트에 시각화 저장 제어를 클릭하십시오. 새 자산 작성 또는 기존 자산에 추가를 선택하십시오. 시각화 자산 이름, 선택적 설명 및 차트 이름을 제공하십시오.
  5. 적용 을 클릭하여 시각화를 프로젝트에 저장하십시오. 이제 자산 탭에서 새 시각화 자산을 사용할 수 있습니다.

옵션

당혹도
각 데이터 점의 근접 이웃 수에 대해 경험적 추측을 구축할 숫자를 설정합니다. 이는 데이터의 로컬 측면과 글로벌 측면의 균형을 맞추기 위한 것입니다.
학습 비율
이 값은 반복 시마다 가중치 크기 변경사항을 지정하여 학습 속도에 영향을 미칩니다.
최대반복계산
실행할 최대 반복 수입니다.
색상 맵
사용 가능한 색상 맵 변수가 나열됩니다. 이 변수는 색상 진행(지정된 열의 값 범위를 기준으로 함)을 사용하여 플롯 점에 자신을 표시합니다. 색상 맵은 코로플레스 맵이라고도 합니다.
1차 제목
차트 제목입니다.
부제
차트 부제목입니다.
각주
차트 각주입니다.