Um die Unterschiede zwischen den beiden Methoden PCA und t-SNE besser zu verstehen, betrachten wir den MNIST-Datensatz. Für jede der beiden Methoden haben wir die Daten in einem zweidimensionalen Raum dargestellt.
In der ersten Abbildung sehen wir das Ergebnis einer Dimensionsreduktion mit der t-SNE-Methode. In der zweiten Abbildung sehen wir das Ergebnis einer Hauptkomponentenanalyse.
Es ist klar, dass TSNE es geschafft hat, nahe beieinander liegende Daten zu gruppieren und unähnliche Daten voneinander zu entfernen. Die Punkte werden in Clustern dargestellt, wobei jeder Cluster einer Zahl zwischen 1 und 6 entspricht.
Bei den Ergebnissen der PCA ist die Trennung der Daten im zweidimensionalen Raum viel weniger deutlich. Wir können sehen, dass bei einigen Zahlen wie 0 die entsprechenden Punkte gut gruppiert sind. Bei anderen Zahlen, wie z. B. 5, sind die Punkte jedoch diffuser verteilt.