Explorable Data Science

Bird Sounds
Quadrate in 4x4-Raster mit Flexbox


t-SNE

In diesem Experiment präsentiert sich Ihnen eine graphische Darstellung tausender Vogelgesänge. Durch das Berühren eines Punktes auf der Karte können Sie den Gesang des entsprechenden Vogels hören. Die Position und Nähe der Punkte zueinander sagen etwas über die Ähnlichkeit der Vogelgesänge aus. Um eine solche Darstellung zu erreichen, wurde ein statistisches Verfahren namens t-SNE verwendet.

Wie funktioniert t-SNE?

t-SNE steht für “t-distributed Stochastic Neighbor Embedding”. Es handelt sich um ein Verfahren zur Dimensionsreduktion, welches große Datenmengen so umwandelt, dass sie in einer flachen Ebene dargestellt werden können, wobei ähnliche Datenpunkte nahe beieinander platziert werden. Das Faszinierende an t-SNE ist seine Fähigkeit, die Beziehungen zwischen den Datenpunkten des Originaldatensatzes weitgehend beizubehalten, selbst wenn sie in einer zweidimensionalen Darstellung gezeigt werden. Vogelgesänge haben zum Beispiel tausende Frequenzdimensionen, doch t-SNE schafft es diese in nur zwei Dimensionen abzubilden.

Warum ist das nützlich?

Die Transformation hochdimensionaler Daten in eine übersichtliche zweidimensionale Ansicht ermöglicht eine visuelle Darstellung, wodurch Muster, Gruppen oder Anomalien leichter identifiziert werden können.

Wo findet t-SNE Anwendung?

Eines der Anwendungsgebiete von t-SNE ist die Genomanalyse einzelner Zellen. Hier hilft es dabei, die Unterschiede zwischen verschiedenen Zelltypen zu erkennen und deren Interaktionen zu verstehen.







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