Python tsne 이용 2차원, 3차원 시각화 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 사이킷런 라이브러리를 이용하여 t-SNE로 2차원 혹은 3차원으로 데이터 차원을 축소한 상태의 시각화를 진행하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다. t-SNE 시각화 사용 이유, 장점 데이터의 분포를 살펴보는 과정에서 처음에 각 class의 분포를 시각화를 통하여 개략적으로 살피는 것이 도움이 많이 됩니다. 그러나, feature가 4종류 이상인 경우, 4차원 이상의 데이터는 직접 시각화가 어렵습니다. 따라서, 보통 시각화가 편리한 2차원이나 3차원으로 차원 축소를 진행 후, 실제 feature가 아닌 축소된 주성분을 기준으로 분포를 간접적으로 시각화하게 됩니다. 이 과정에서, 차원 축소 방법으로는 PCA, t-SNE 등 방법..
