t-SNEによる次元削減

株式会社United Code

t-SNEとは？

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）は、高次元データの視覚化に特に有効な機械学習の手法の一つです。特に、多次元のデータを2次元や3次元に簡潔に表現して、データの構造を可視化するために用いられます。

同じような手法としてはPCAというものがあります。

この記事では、t-SNEを用いたデータの視覚化を行ってみます。
環境はGoogle Corabです。

データセット

データセットは下記を利用します。

このデータセットは、キノコが食用か有毒かを識別するための特徴が含まれているデータセットです。約8124個のキノコのサンプルがあり、それぞれのキノコが食用（edible）または有毒（poisonous）のいずれかとしてラベル付けされています。

キノコの各サンプルには以下のような特徴が含まれます：

  1. キャップ（cap）: 形状（bell, conical, convexなど）、表面（smooth, scalyなど）、色（brown, pink, whiteなど）

  2. ひだ（gills）: 配置（close, crowdedなど）、色（black, brownなど）

  3. 柄（stalk）: 形状、根元の形状（bulbous, rootedなど）、表面の質感（silky, smoothなど）

  4. 匂い: almond, anise, creosoteなど

  5. 生息環境: grasses, leaves, urbanなど

  6. その他: ひだの下に輪やベールの有無など

データセットの読み込み

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df= pd.read_csv('./mushrooms.csv')
df.head(5)

データの前処理

X = df.drop('class', axis=1)

y = df['class']
y = y.map({'p': '有毒', 'e': '食用'})

目的変数の設定をしています。また分かりやすいように有毒と食用でラベルを変更しました。

cat_cols = X.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
for col in cat_cols:
    X[col] = X[col].astype('category')
    X[col] = X[col].cat.codes

カテゴリカルデータに対する前処理を行っています。

t-SNEアルゴリズムの適用

それではt-SNEアルゴリズムを適用していきます。
t-SNEアルゴリズムはscikit-learnに実装されているため、そちらを利用します。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.manifold import TSNE

X_std = StandardScaler().fit_transform(X)
X_embedded= TSNE(n_components=2).fit_transform(X_std)
X_embedded_data = np.vstack((X_embedded.T, y)).T

df_tsne = pd.DataFrame(X_embedded_data, columns=['Dim1', 'Dim2', 'class'])
df_tsne.head()

t-SNEの可視化

import plotly.express as px

fig = px.scatter(df_tsne, x='Dim1', y='Dim2', color='class',
                 title='t-SNE Results',
                 labels={'Dim1': 'Dimension 1', 'Dim2': 'Dimension 2'}, 
                 width=800, height=800)
fig.show()