AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問29・機械学習の概要（教師なし学習）

t-SNE

高次元のデータを、近いデータどうしの関係を保つように2次元や3次元に圧縮し、可視化によく使われる手法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    線形回帰

  2. B

    t-SNE

  3. C

    勾配ブースティング

  4. D

    ナイーブベイズ

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正解：B

t-SNE は、近いデータどうしの関係を保って低次元に圧縮する、可視化向けの手法。

高次元のデータを2次元に写して、3つのまとまりが見える散布図。

t-SNEやUMAPは、高次元のデータの近さをなるべく保って2次元に並べ、まとまりを見やすくする。

学習のポイント：線形の次元削減（主成分分析）と非線形の次元削減（t-SNE など）の違いを押さえる。

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