T分布型確率的近傍埋め込み法
一般的な次元削減課題をどのように実行するかが不明確である。
比較的局所的な性質によりデータの固有次元の呪いに敏感になる。 ガウス関数はユークリッド距離 ‖ x i − x j ‖ {\displaystyle \lVert x_{i}-x_{j}\rVert } を使用しているため、次元の呪いの影響を受け、高次元でデータを距離により区別する能力が失われる。 p i j {\displaystyle p_{ij}} はほとんど同じ値となる(高次元で定数に漸近する)。これを軽減するために、各点の固有の次元に基づいて、冪乗変換により距離を調節する手法が提案されている。
t目的関数の大域的最小値への収束が保証されていない。 同じアルゴリズムパラメータでも得られる解が異なることがある。