教師なし学習による分類と次元削減を、いくつかのアルゴリズムでビジュアルに比較できます。色付けするとわかりやすいです。
オススメ操作は、以下の通りです。
- 左上のデータ欄から「Mnist with images」を選ぶ。これは手書きの0〜9画像です。
- 色の割り当てからLabelを選ぶ。0〜9画像が別々の色になります。
- 左下のパネルから、最初はPCAになってますが、t-SNE、UMAPに切り替えると、3D空間内での分類が変化します。
- どれがより正確に分類できるかな…？
教師なし学習による分類と次元削減を、いくつかのアルゴリズムでビジュアルに比較できます。色付けするとわかりやすいです。
オススメ操作は、以下の通りです。