t-SNE(Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘은 고차원 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 차원 축소 기법 중 하나입니다. t-SNE는 데이터의 군집화를 시각적으로 인식하기 쉽게 할 뿐만 아니라, 데이터 간의 상대적 거리를 보존하는 데 효과적입니다. 이번 포스트에서는 t-SNE 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있는 파이썬 라이브러리들을 소개하겠습니다.

1. scikit-learn

scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 알고리즘을 제공합니다. sklearn.manifold.TSNE 모듈을 사용하여 t-SNE 알고리즘을 쉽게 적용할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
tsne_results = tsne.fit_transform(data)

2. TensorFlow

TensorFlow는 구글에서 제공하는 머신러닝 프레임워크로, t-SNE를 포함한 다양한 차원 축소 알고리즘을 제공합니다. 아래는 TensorFlow를 사용한 t-SNE 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on
tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on
tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on
tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on
tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on
tfd = tfp.distributions  # making a shortcut for later on

3. Multicore-TSNE

Multicore-TSNE 라이브러리는 t-SNE 알고리즘을 다중 코어를 활용하여 빠르게 실행할 수 있는 라이브러리입니다. 아래는 Multicore-TSNE를 사용한 예제 코드입니다.

from MulticoreTSNE import MulticoreTSNE as TSNE
tsne = TSNE(n_components=2, n_jobs=4)
tsne_results = tsne.fit_transform(data)

요약

이번 글에서는 t-SNE 알고리즘을 쉽게 활용할 수 있는 파이썬 라이브러리들을 소개했습니다. scikit-learn, TensorFlow, 그리고 Multicore-TSNE 등을 사용하여 t-SNE를 효과적으로 적용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리들을 활용하여 고차원 데이터의 시각화를 보다 쉽게 수행할 수 있을 것입니다.

References:

• https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html
• https://www.tensorflow.org/probability/api_docs/python/tfp/distributions
• https://pypi.org/project/MulticoreTSNE/