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t-SNE の使用による高次元データの可視化

この例では、関数 tsne を使用して、手書き数字のイメージから構成されている MNIST データを可視化する方法を示します。イメージはグレースケールの 28 x 28 ピクセルです。各イメージには、イメージが表す数字である 0 ~ 9 のラベルが関連付けられています。tsne は、PCA を使用してデータの次元数を元の 784 から 50 に削減してから、t-SNE の Barnes-Hut アルゴリズムを使用して 2 または 3 に削減します。

データの取得

はじめに、イメージとラベルのデータを以下から取得します。

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

ファイルを解凍します。この例では t10k-images データを使用します。

imageFileName = 't10k-images.idx3-ubyte';
labelFileName = 't10k-labels.idx1-ubyte';

ファイルを処理してワークスペースに読み込みます。この処理関数のコードは、この例の終わりで示します。コードを実行するため、関数のディレクトリを検索パスに追加します。

addpath(fullfile(matlabroot,'examples','stats')); % add to the path
[X,L] = processMNISTdata(imageFileName,labelFileName);
rmpath(fullfile(matlabroot,'examples','stats')); % remove from the path
Read MNIST image data...
Number of images in the dataset:  10000 ...
Each image is of 28 by 28 pixels...
The image data is read to a matrix of dimensions:  10000 by  784...
End of reading image data.

Read MNIST label data...
Number of labels in the dataset:  10000 ...
The label data is read to a matrix of dimensions:  10000 by  1...
End of reading label data.

データの次元数を 2 に削減

t-SNE を使用して、データ クラスターの 2 次元類似物を取得します。PCA を使用して、初期次元を 50 に削減します。この比較的大きいデータセットで時間を節約するため、t-SNE アルゴリズムの Barnes-Hut バリアントを使用します。

rng default % for reproducibility
Y = tsne(X,'Algorithm','barneshut','NumPCAComponents',50);

正しいラベルで色を付けて、結果を表示します。

figure
gscatter(Y(:,1),Y(:,2),L)

t-SNE は、真のラベルに密接に対応する相対的な類似度のみに基づいて点のクラスターを作成します。

データの次元数を 3 に削減

t-SNE は、データの次元数を 3 に削減することもできます。tsne の名前と値のペア 'NumDimensions'3 に設定します。

rng default % for fair comparison
Y3 = tsne(X,'Algorithm','barneshut','NumPCAComponents',50,'NumDimensions',3);
figure
scatter3(Y3(:,1),Y3(:,2),Y3(:,3),15,L,'filled');
view(-93,14)

以下は、データをワークスペースに読み込む関数のコードです。

function [X,L] = processMNISTdata(imageFileName,labelFileName)

[fileID,errmsg] = fopen(imageFileName,'r','b');
if fileID < 0
    error(errmsg);
end
%%
% First read the magic number. This number is 2051 for image data, and
% 2049 for label data
magicNum = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
if magicNum == 2051
    fprintf('\nRead MNIST image data...\n')
end
%%
% Then read the number of images, number of rows, and number of columns
numImages = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
fprintf('Number of images in the dataset: %6d ...\n',numImages);
numRows = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
numCols = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
fprintf('Each image is of %2d by %2d pixels...\n',numRows,numCols);
%%
% Read the image data
X = fread(fileID,inf,'unsigned char');
%%
% Reshape the data to array X
X = reshape(X,numCols,numRows,numImages);
X = permute(X,[2 1 3]);
%%
% Then flatten each image data into a 1 by (numRows*numCols) vector, and 
% store all the image data into a numImages by (numRows*numCols) array.
X = reshape(X,numRows*numCols,numImages)';
fprintf(['The image data is read to a matrix of dimensions: %6d by %4d...\n',...
    'End of reading image data.\n'],size(X,1),size(X,2));
%%
% Close the file
fclose(fileID);
%%
% Similarly, read the label data.
[fileID,errmsg] = fopen(labelFileName,'r','b');
if fileID < 0
    error(errmsg);
end
magicNum = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
if magicNum == 2049
    fprintf('\nRead MNIST label data...\n')
end
numItems = fread(fileID,1,'int32',0,'b');
fprintf('Number of labels in the dataset: %6d ...\n',numItems);

L = fread(fileID,inf,'unsigned char');
fprintf(['The label data is read to a matrix of dimensions: %6d by %2d...\n',...
    'End of reading label data.\n'],size(L,1),size(L,2));
fclose(fileID);

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