T分布型確率的近傍埋め込み法
高次元の N {\displaystyle N} 個のデータ集合 x 1 , ... , x N {\displaystyle \mathbf {x} _{1},\dots ,\mathbf {x} _{N}} 与えられているとする。高次元データ集合の類似度の特徴を反映した低次元上に表現された N {\displaystyle N} 個のデータ集合 Y {\displaystyle Y} ( y 1 , ... , y N {\displaystyle \mathbf {y} _{1},\dots ,\mathbf {y} _{N}} ) を求めるのが目的である。
t-SNEのパラメータとしてコスト関数のパラメータのパープレキシティ (perplexity) と最適化のパラメーターの反復計算回数 T {\displaystyle T} 、学習率 η {\displaystyle \eta } 、モーメンタム α ( t ) {\displaystyle \alpha (t)} をそれぞれ与える。ファン・デル・マーテンによればt-SNEの性能は異なるパープレキシティの設定に対してはかなり頑健で、最適なパープレキシティは使用するデータにより異なるが典型的には5から50までの間の値が用いられる。
最初に高次元のデータ集合について各対の類似度を計算する。