皆さんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ t-SNE」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。
assistant:
こんにちは、よろしくお願いします。今日はt-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）について話しましょう。
t-SNEは、自然言語処理や画像分析でよく使われる高次元データの可視化方法の一つです。高次元のデータを低次元（例えば2次元や3次元）に圧縮するための手法として、主成分分析（PCA）などがよく知られていますが、t-SNEはさらに洗練された方法を提供します。
基本的なコンセプトは、高次元空間で近接するデータポイントが低次元空間でも近接するようにデータをマッピングすることです。これにより、高次元データの構造を2Dまたは3Dのプロットで直感的に理解することが可能となります。
では、Pythonでt-SNEを使ってみましょう。
まずは必要なライブラリをインポートします。
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
次に、ダミーデータセットを作成します。
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
このデータセットは数字の手書き文字データセットで、64次元のデータが1797点あります。
この高次元データをt-SNEで2次元に圧縮します。
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
X = tsne.fit_transform(digits.data)
fit_transformメソッドを使って、64次元データを2次元に圧縮します。n_componentsパラメータは圧縮後の次元数を指定します。
最後にmatplotlibを使って2次元に圧縮されたデータをプロットします。
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=digits.target)
plt.colorbar()
plt.show()
このプロットでは、同じ数字のデータが近くに集まっていることが視覚的に確認できます。このようにt-SNEは高次元データを低次元に圧縮する際に、データ間の距離を可能な限り保持します。これにより、データの内部構造を掴みやすくなります。
user:
ありがとうございます。t-SNEは、パラメータを変えると結果が大きく変わる印象があるのですが、どのようなパラメータがあるのか教えていただけますか？
assistant:
はい、t-SNEの結果はパラメータに強く依存する特性があります。主要なパラメータには以下のようなものがあります。
-
n_components: これは結果として得られる次元数です。通常は2または3を選びます（可視化のため）。 -
perplexity: これはどれだけ近い点を近くに保つかを制御するパラメータで、大きな値では遠い点を近くに引き寄せ、小さい値では近い点を遠くに押しやります。適切な値はデータや問題によるため、適切な値を見つけるためには試行錯誤が必要です。 -
learning_rate: これは最適化過程でのステップサイズを制御します。大きすぎると結果が不安定になり、小さすぎると収束までに時間がかかります。 -
early_exaggeration: Early exaggerationは、最適化の初期段階でクラスタ間の距離を増やして、より明確に分離するためのテクニックです。
これらのパラメータは全てsklearnのTSNEクラスの初期化時に設定することができます。以下に例を示します。
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, early_exaggeration=12, random_state=0)
このようなパラメータの調整がt-SNEの難しさの一つとも言えますが、パラメータをうまく調整することで高次元データの構造をより良く把握することが可能になります。
user:
それでは、４つのデータセット（make_classification、make_moons、make_circles、make_swiss_roll ）に対して、４つのperplexityの値でt-SNEを実行し、4x4のsubplotで可視化して結果を比較するコードを書いてください。
assistant:
はい、以下に要望に基づくコードを書いてみます：
from sklearn.datasets import make_classification, make_moons, make_circles, make_swiss_roll
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the datasets
datasets = [
make_classification(n_samples=300, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_classes=3, random_state=42),
make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=42),
make_circles(n_samples=300, noise=0.03, random_state=42),
make_swiss_roll(n_samples=300, random_state=42)
]
# Define the perplexity values
perplexities = [5, 30, 50, 100]
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(len(datasets), len(perplexities), figsize=(15,15))
for i, data in enumerate(datasets):
X, y = data
for j, perp in enumerate(perplexities):
# Apply t-SNE
X_reduced = TSNE(n_components=2, perplexity=perp, random_state=42).fit_transform(X)
# Plot the dataset
axs[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y)
axs[i, j].set_title(f"Dataset {i+1}, Perplexity {perp}")
plt.tight_layout()
plt.show()
このコードは、4つの異なるデータセットを生成し、各データセットに対して4つの異なるperplexity値を使用してt-SNEを適用し、それを4x4 のグリッド上にプロットします。結果は異なるデータセットとperplexity値により大きく異なります。同じperplexity値でも、一部のデータセットではよく働く一方で、別のデータセットではそうでない可能性があります。同様に、同じデータセットでも異なるperplexity値が異なる結果をもたらします。このため、t-SNEの適用はデータセットにより、またパラメータによります。
user:
次のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[5], line 7
3 import matplotlib.pyplot as plt
5 # Define the datasets
6 datasets = [
----> 7 make_classification(n_samples=300, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_classes=3, random_state=42),
8 make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=42),
9 make_circles(n_samples=300, noise=0.03, random_state=42),
10 make_swiss_roll(n_samples=300, random_state=42)
11 ]
13 # Define the perplexity values
14 perplexities = [5, 30, 50, 100]
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_param_validation.py:214, in validate_params.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(*args, **kwargs)
208 try:
209 with config_context(
210 skip_parameter_validation=(
211 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
212 )
213 ):
--> 214 return func(*args, **kwargs)
215 except InvalidParameterError as e:
216 # When the function is just a wrapper around an estimator, we allow
217 # the function to delegate validation to the estimator, but we replace
218 # the name of the estimator by the name of the function in the error
219 # message to avoid confusion.
220 msg = re.sub(
221 r"parameter of \w+ must be",
222 f"parameter of {func.__qualname__} must be",
223 str(e),
224 )
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/datasets/_samples_generator.py:209, in make_classification(n_samples, n_features, n_informative, n_redundant, n_repeated, n_classes, n_clusters_per_class, weights, flip_y, class_sep, hypercube, shift, scale, shuffle, random_state)
207 msg = "n_classes({}) * n_clusters_per_class({}) must be"
208 msg += " smaller or equal 2**n_informative({})={}"
--> 209 raise ValueError(
210 msg.format(
211 n_classes, n_clusters_per_class, n_informative, 2**n_informative
212 )
213 )
215 if weights is not None:
216 if len(weights) not in [n_classes, n_classes - 1]:
ValueError: n_classes(3) * n_clusters_per_class(2) must be smaller or equal 2**n_informative(2)=4
assistant:
make_classification関数にて発生したエラーですね。make_classificationには幾つかのパラメータがあり、n_classes * n_clusters_per_classが2のn_informative乗以下である必要があります。
エラーメッセージからn_classes(3) * n_clusters_per_class(2)が2**n_informative(2)つまり4より大きいことがわかります。これを解決する方法としてはn_classesやn_clusters_per_classを減らす、もしくはn_informativeを増やす方法があります。
以下に、n_informativeを3に増やしてエラーを回避したコードを示します。
from sklearn.datasets import make_classification, make_moons, make_circles, make_swiss_roll
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Correct the parameters for make_classification
datasets = [
make_classification(n_samples=300, n_features=20, n_informative=3, n_redundant=10, n_classes=3, random_state=42),
make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=42),
make_circles(n_samples=300, noise=0.03, random_state=42),
make_swiss_roll(n_samples=300, random_state=42)
]
# Define the perplexity values
perplexities = [5, 30, 50, 100]
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(len(datasets), len(perplexities), figsize=(15,15))
for i, data in enumerate(datasets):
X, y = data
for j, perp in enumerate(perplexities):
# Apply t-SNE
X_reduced = TSNE(n_components=2, perplexity=perp, random_state=42).fit_transform(X)
# Plot the dataset
axs[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y)
axs[i, j].set_title(f"Dataset {i+1}, Perplexity {perp}")
plt.tight_layout()
plt.show()
これで正常に動作するはずです。
user:
ありがとうございます。こうやって見ると、perplexity の影響が何となく分かりますね。ですが、もともと近かったものが遠くに配置されたり、遠かったものが近くに配置されたりして、結局何を見てるのか分からなくなりそうです。説明をお願いして良いでしょうか。
assistant:
t-SNEは適度な次元削減を達成する一方で、高次元空間の全ての構造を完全に保持するわけではありません。t-SNEの主な目的は、高次元データの類似性を二次元または三次元空間で視覚化することです。そのため、高次元空間で互いに近接している点を低次元空間でも近くに配置します。
しかし、t-SNEは「遠くの点の関係」より「近くの点の関係」を重視します。このため、遠くの点が近くに移動する、または逆に近い点が遠くに移動することもあります。これはパラメータのperplexityの影響を強く受け、高いperplexity値はいわゆる「遠くの」点を考慮する傾向にあります。
また、t-SNEは特性上、同じパラメータで複数回実行しても異なる結果を生む可能性があります。これは、t-SNEが確率的なアルゴリズムであり、「ランダムシード」の値により初期配置が変わるためです。
一般的に、t-SNEによる可視化はデータの探索的な分析に利用され、高次元データにおけるクラスタや群の存在を示唆するのに有用です。しかし、t-SNEによる低次元配置から厳密な距離関係や密度を導き出そうとするのは困難です。また、結果の解釈は背後にあるデータと問題の性質を理解すること、そして適切なパラメータを選択することに強く依存します。
user:
立方体の中に等間隔で配置された点に対して、様々なperplexityの値でt-SNEを実行し、subplotで可視化して結果を比較するコードを書いてもらっていいでしょうか。
assistant:
はい、そのようなシナリオのコードを以下に示します。
まず、等間隔の点を生成するためにnumpyのmgrid関数を使います。そして、それらの点に対してt-SNE（様々なperplexity値で）を実行し、プロットを作成します。
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the perplexity values
perplexities = [5, 10, 20, 30, 50, 80, 100]
# Create equidistant points in 3D
x = np.linspace(0, 1, 10)
y = np.linspace(0, 1, 10)
z = np.linspace(0, 1, 10)
X = np.array(np.meshgrid(x, y, z)).T.reshape(-1,3)
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(1, len(perplexities), figsize=(20,5))
for i, perp in enumerate(perplexities):
# Apply t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perp, random_state=42)
X_reduced = tsne.fit_transform(X)
# Plot the dataset
axs[i].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
axs[i].set_title(f"Perplexity {perp}")
plt.tight_layout()
plt.show()
結果にはperplexity値の変化によるプロットの違いが反映されます。これにより、t-SNEがプロットにどのような影響を及ぼすかをシンプルなシナリオで視覚的に理解できます。
user:
立方体の中に等間隔で配置された点から、ランダムにサンプリングされた点に対して、様々なperplexityの値でt-SNEを実行し、subplotで可視化して結果を比較するコードを書いてもらっていいでしょうか。
assistant:
もちろんです、立方体からランダムにサンプリングされたポイントに対してt-SNEを実行し、subplotで結果を比較するコードを以下に示します。
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the perplexity values
perplexities = [5, 10, 20, 30, 50, 80, 100]
# Create random points in 3D
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(1000, 3)
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(1, len(perplexities), figsize=(20, 5))
for i, perp in enumerate(perplexities):
# Apply t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perp, random_state=42)
X_reduced = tsne.fit_transform(X)
# Plot the dataset
axs[i].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
axs[i].set_title(f"Perplexity {perp}")
plt.tight_layout()
plt.show()
このコードは、３次元立方体内部から1000点をランダムにサンプリングし、いくつかの異なるperplexity値を持つt-SNEをそれらに適用します。結果のプロットはperplexityの値によって大きく異なることが可視化により明らかになります。
user:
t-SNEをクラスタリングツールのように考えて「同じラベルのサンプルが同じクラスターに分類されました」みたいに解釈する論文が多いような気がしますが、ここまでの結果を見ると、そのような解釈は誤りのような気がします。
assistant:
t-SNEは優れた視覚化ツールであり、しばしば高次元データのクラスタ構造を明らかにするのに役立ちます。しかし、その主な目的はデータの視覚化であるため、t-SNEが生成する2次元または3次元のマッピングをそのままクラスタリングアルゴリズムとして使うのは問題があります。
1つ目の理由は、t-SNEが確率的なアルゴリズムであり、異なる実行で異なる結果を生成することです。
2つ目の理由は、t-SNEが「global structure（大局的な構造）」を維持することを保証しないことです。つまり、元の特徴空間で遠い2つの点が、t-SNEの低次元空間では近くに位置する場合があります。そして、その逆も可能です。
3つ目の理由は、t-SNEが大きな相対距離を維持しないことです。低次元空間で2つの点間の距離が大きいからと言って、それが元の高次元空間でも同様に大きいとは限りません。
よって、t-SNEを使用して生成された低次元表現をそのままクラスタリングツールとして使うのは推奨されません。t-SNEの出力を解釈する際は、これらの制限を念頭に置いて、「同じラベルのサンプルが同じクラスターに分類されました」のような厳密な結論を導き出すのではなく、むしろデータの傾向やパターンを探索的に理解する手助けとするべきです。
user:
それでは、４つのデータセット（make_classification、make_moons、make_circles、make_swiss_roll ）に対して、４つのearly_exaggerationの値でt-SNEを実行し、4x4のsubplotで可視化して結果を比較するコードを書いてください。
assistant:
はい、early_exaggerationというパラメータも t-SNE の結果に影響を与えます。このパラメータは、最適化の初期段階で高次元の近さをどれほど強調するかを制御します。通常は 12.0 が推奨されていますが、他の値を試すことで異なる結果が得られます。
以下に、さまざまな early_exaggeration の値で t-SNE を実行し、その結果を比較するコードを示します：
from sklearn.datasets import make_classification, make_moons, make_circles, make_swiss_roll
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the datasets
datasets = [
make_classification(n_samples=300, n_features=10, n_informative=3, n_redundant=5, n_classes=2, random_state=42),
make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=42),
make_circles(n_samples=300, noise=0.03, random_state=42),
make_swiss_roll(n_samples=300, random_state=42)[0]
]
# Define the early exaggeration values
early_exags = [4, 12, 20, 50]
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(len(datasets), len(early_exags), figsize=(15,15))
for i, data in enumerate(datasets):
if i < 3:
X, y = data
else:
X, y = data, None
for j, exag in enumerate(early_exags):
# Apply t-SNE
X_reduced = TSNE(n_components=2, early_exaggeration=exag, random_state=42).fit_transform(X)
# Plot the dataset
if y is not None:
axs[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y)
else:
axs[i, j].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
axs[i, j].set_title(f"Dataset {i+1}, Early Exaggeration {exag}")
plt.tight_layout()
plt.show()
このコードでは、make_classification, make_moons, make_circles, make_swiss_roll の各データセットに対して early_exaggeration の値が 4, 12, 20, 50 の t-SNE を適用し、その結果をプロットしています。プロットは early_exaggeration の値によって異なり、これにより t-SNE の振る舞いと結果がこのパラメータにどのように依存するかを視覚的に理解できます。
user:
make_swiss_roll に対しては、early_exaggeration の影響が大きいように見えますね。make_classification に対しては少しだけ影響があり、make_moons と make_circles は early_exaggerationの影響はほとんどないように見えます。
assistant:
その観察は、データセットの構造とearly_exaggerationパラメータの関係をよく捉えています。
early_exaggerationパラメータは、t-SNEの最適化プロセスの初期段階でクラスタ間の距離を拡大する役割を果たします。これにより、異なるクラスタが互いに離れ、結果として視覚的に区別しやすくなります。
make_swiss_rollデータセットのように、データが明確に分離されたクラスタを形成している場合、early_exaggerationの影響は大きくなります。これは、このパラメータがクラスタ間の距離を強調するため、クラスタの分離が明確に視覚化されるからです。
一方、make_moonsやmake_circlesのようなデータセットでは、データはすでに2つの明確に区別できるクラスタに分かれており、early_exaggerationの変化が結果にあまり影響を与えません。
make_classificationはこれらの中間に位置します。データは複数のクラスタに分かれていますが、それぞれのクラスタは（make_swiss_rollほどではないものの）ある程度分離されています。そのため、early_exaggerationの変化が結果に若干の影響を与えます。
t-SNEの結果を解釈する際は、これらの点を考慮に入れ、それぞれのパラメータが特定のデータ構造にどのように影響を与えるかを理解することが重要です。
user:
「make_swiss_rollデータセットのように、データが明確に分離されたクラスタを形成している場合、early_exaggerationの影響は大きくなります。」とありますが、make_swiss_rollデータセットはむしろ明確に分離されていなくて、ランダムなサンプリングによって擬似的なクラスタが形成されているだけではないでしょうか？
assistant:
申し訳ありません、その点については誤った説明をしました。おっしゃる通り、make_swiss_rollデータセットは本質的には一つの"クラスタ"かつ「巻き」状の構造を持ち、個々のデータポイントは特定の順序で配置されています。なので、「明確に分離されたクラスタ」ではなく、「複雑な、いくつかの次元にまたがる」データ構造を持つといった表現が適切でしょう。
early_exaggerationの影響については、直感的には、early_exaggerationパラメータが大きいほど、元の空間で離れているデータポイントが2次元空間でも離れて表現されることがより強く強調されます。そのため、結果として「広がり」を持つデータセット（例：make_swiss_roll）はearly_exaggerationパラメータの変化により強く影響を受けやすいとなります。
これに対して、make_moonsやmake_circlesのようなデータセットでは、全体的な形状は比較的シンプルで、基本的なクラスタの形状はearly_exaggerationの影響を受けません。
この点についてのご指摘、ありがとうございます。誤解を招く表現があった点、お詫び申し上げます。
user:
ありがとうございます。t-SNEでは、距離のメトリクスを変更できるのでしたでしょうか？
assistant:
t-SNEの実装であるScikit-learnの TSNEクラスは、元のデータの類似度を計算する際に使用する距離メトリックを選択するオプションを提供していません。デフォルトではユークリッド距離 (Euclidean distance) が使用されます。
しかし、別の距離メトリクスを使用したい場合、一つの解決策は、各点間の距離行列を計算し、その行列を TSNE関数の fitメソッドに直接渡すことです。この方法を使用すれば、任意の距離メトリックを選択して距離行列を計算することが可能です。
以下に例を示します:
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import offsetbox
# Load the digits dataset
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# Compute the distance matrix using cosine distance
dist_matrix = pairwise_distances(X, metric='cosine')
# Apply t-SNE to the distance matrix
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='precomputed')
X_tsne = tsne.fit_transform(dist_matrix)
# Plot the results
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.show()
このコードでは、手書き数字データセットの距離行列をコサイン距離で計算し、その行列を TSNEクラスの fit_transformメソッドに渡しています。この結果、別の距離メトリックを使用してt-SNEを計算することができます。
ただし、警告として、異なる距離メトリクスを使用すると、結果の解釈がより難しくなる可能性があります。t-SNEはもともとユークリッド距離に基づいて設計されており、ユークリッド距離に近いsemi-metric（ユークリッド距離の一般化）を使用した場合に最もよく動作します。それに対して、ユークリッド距離とは本質的に異なる距離メトリクスを使用すると、結果は不確実性が大きくなる可能性があります。
user:
次のようなエラーが起こりました。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[10], line 17
15 # Apply t-SNE to the distance matrix
16 tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='precomputed')
---> 17 X_tsne = tsne.fit_transform(dist_matrix)
19 # Plot the results
20 plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='viridis')
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_set_output.py:157, in _wrap_method_output.<locals>.wrapped(self, X, *args, **kwargs)
155 @wraps(f)
156 def wrapped(self, X, *args, **kwargs):
--> 157 data_to_wrap = f(self, X, *args, **kwargs)
158 if isinstance(data_to_wrap, tuple):
159 # only wrap the first output for cross decomposition
160 return_tuple = (
161 _wrap_data_with_container(method, data_to_wrap[0], X, self),
162 *data_to_wrap[1:],
163 )
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:1152, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs)
1145 estimator._validate_params()
1147 with config_context(
1148 skip_parameter_validation=(
1149 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
1150 )
1151 ):
-> 1152 return fit_method(estimator, *args, **kwargs)
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py:1111, in TSNE.fit_transform(self, X, y)
1090 """Fit X into an embedded space and return that transformed output.
1091
1092 Parameters
(...)
1108 Embedding of the training data in low-dimensional space.
1109 """
1110 self._check_params_vs_input(X)
-> 1111 embedding = self._fit(X)
1112 self.embedding_ = embedding
1113 return self.embedding_
File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py:853, in TSNE._fit(self, X, skip_num_points)
851 if self.metric == "precomputed":
852 if isinstance(self.init, str) and self.init == "pca":
--> 853 raise ValueError(
854 'The parameter init="pca" cannot be used with metric="precomputed".'
855 )
856 if X.shape[0] != X.shape[1]:
857 raise ValueError("X should be a square distance matrix")
ValueError: The parameter init="pca" cannot be used with metric="precomputed".
assistant:
エラーの原因は、TSNE関数のinitパラメータがデフォルト値の "pca"に設定されていて、それがmetric="precomputed"と共に使われているためです。つまり、元のデータではなく、あらかじめ計算された距離行列が渡されているのに、"pca"初期化は元のデータに基づいて行われるべきで、この2つの設定が競合しています。
解決策としては、initパラメータを"random"に設定するとよいでしょう。これにより、低次元埋め込みの初期値はランダムに選ばれます。以下に修正されたコードを示します:
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import offsetbox
# Load the digits dataset
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# Compute the distance matrix using cosine distance
dist_matrix = pairwise_distances(X, metric='cosine')
# Apply t-SNE to the distance matrix
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='precomputed', init='random') # set init to "random"
X_tsne = tsne.fit_transform(dist_matrix)
# Plot the results
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.show()
user:
それでは、４つのデータセット（make_classification、make_moons、make_circles、make_swiss_roll ）に対して、コサイン距離をメトリクスとして t-SNE を実行し、結果をsubplotで可視化するコードを書いてください。
assistant:
指定されたデータセットとコサイン距離を使用してt-SNEを実行し、その結果をサブプロットで表示するコードを以下に示します。
まず、注意点としてmake_swiss_rollデータセットはラベル情報が付いていないため、ここではすべてのデータポイントを同じ色でプロットします。また、その他のデータセットについても、同様にプロットを行います。
from sklearn.datasets import make_classification, make_moons, make_circles, make_swiss_roll
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the datasets
datasets = [
make_classification(n_samples=300, n_features=10, n_informative=3, n_redundant=5, n_classes=2, random_state=42),
make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=42),
make_circles(n_samples=300, noise=0.03, random_state=42),
make_swiss_roll(n_samples=300, random_state=42)[0]
]
# Create subplots
fig, axs = plt.subplots(1, len(datasets), figsize=(15, 5))
for i, data in enumerate(datasets):
if i < 3:
X, y = data
else:
X, y = data, None
# Compute the distance matrix using cosine distance
dist_matrix = pairwise_distances(X, metric='cosine')
# Apply t-SNE to the distance matrix
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0, metric='precomputed', init='random')
X_reduced = tsne.fit_transform(dist_matrix)
# Plot the dataset
if y is not None:
axs[i].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y)
else:
axs[i].scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
axs[i].set_title(f"Dataset {i+1}")
plt.tight_layout()
plt.show()
このコードでは、サブプロットのそれぞれに対してt-SNEを適用し、コサイン距離を距離メトリックとして使用しています。その結果、各データセットの低次元表現がプロットされ、クラスタリングやパターンの視覚的識別が可能になります。
user:
おお、だいぶ変わりましたね。特に、make_moons と make_circles において、２つのクラスターがほとんど区別できなくなってしまいました。
assistant:
その通りです。t-SNEは元々、ユークリッド距離に基づくデータに最適化されているため、ユークリッド距離とは異なるメトリクス（この場合、コサイン距離）を使用した場合、結果は大きく変わります。
コサイン距離は、ベクトルの向き、つまり2つのベクトル間の相関を評価します。一方、ユークリッド距離はベクトルの大きさ、つまり2つのベクトル間の直接的な距離を評価します。
make_moonsおよびmake_circlesデータセットでは、2つのクラスタはそれぞれユニークな形状を持ちますが、それぞれの形状内のデータポイント間の相関は非常に強いです。したがって、コサイン距離を使用すると、これらのクラスタは1つの群として誤って認識されてしまうことがあります。
t-SNEや他の次元削減手法を使用する際は、このような特性をよく理解し、データの性質に応じて適切な距離メトリクスを選択することが重要です。また、結果の解釈も用心深く行う必要があります。
user:
ありがとうございました。t-SNEの性質に対する理解が深まったように思います。それでは、sklearn.manifold の TSNE を使わずに t-SNEをスクラッチで実装してもらってよろしいでしょうか？
assistant:
t-SNEのスクラッチ実装はとても複雑なのですが、ここの核心的な手順は以下のように説明できます：
-
高次元空間（元のデータ）でのペアワイズ類似度を計算します。t-SNEでは、これを高次元空間でのデータ点間の条件付き確率で表します。ある点x_iとx_jの間のこの確率は、x_jがx_iの条件付き確率分布上で選ばれる確率として定義されます。この確率分布は、x_iを中心とするガウス分布としてモデル化されます。
-
低次元空間（埋め込み）でのペアワイズ類似度を計算します。これも条件付き確率で表されますが、ここでは多項分布（t分布）を使い、自由度が1の学生のt分布（これがt-SNEの tが来るところ）を中心とします。
-
高次元空間と低次元空間の類似度の間にKullback-Leibler（KL）ダイバージェンスを計算し、これを最小化します。KLダイバージェンスは、2つの確率分布間の"距離"を測定しますが、厳密な距離メトリックではない（例えば、対称性がない）ため、ダイバージェンスと呼ばれます。
この最適化問題は、一般的に勾配降下法、具体的にはt-SNEでは "Momentum"と呼ばれるテクニックを用いた確率的勾配降下法（SGD）によって解かれます。初期の埋め込みはランダムに選ばれます。
以上がt-SNEのアルゴリズムの核心的なステップですが、これを実装するには数学とプログラミングの専門知識が必要です。実装の詳細については、Laurens van der MaatenとGeoffrey Hintonが2008年に発表したt-SNEの原著論文をご覧ください。
なお、t-SNEの実装が含まれているライブラリ（例えば、Scikit-learnやMulticoreTSNEなど）を使用することをお勧めします。これらのライブラリでは、t-SNEのアルゴリズムが高度に最適化されており、計算速度が速く、また数学的な詳細を気にする必要がないため、手軽に使用することができます。
user:
分かりました。それでは、t-SNE全部をスクラッチすることは要求しませんので、「1. 高次元空間（元のデータ）でのペアワイズ類似度を計算します。t-SNEでは、これを高次元空間でのデータ点間の条件付き確率で表します。ある点x_iとx_jの間のこの確率は、x_jがx_iの条件付き確率分布上で選ばれる確率として定義されます。この確率分布は、x_iを中心とするガウス分布としてモデル化されます。」の部分をPythonで記述してください。
assistant:
t-SNEのこの部分をPythonで実装するためには、まず二次元の距離行列を計算します。そして、その行列上で、各点 x_i から他のすべての点 x_jまでの条件付き確率を計算します。各行 (i.e., x_i) は、ガウシアンカーネル（ガウス分布）を使用して正規化され、すべての確率が合計して1になるようにします。以下にPythonでの実装を示します：
import numpy as np
def calculate_pairwise_affinities(X, sigma=1.0):
# 距離行列を計算
distances = pairwise_distances(X, metric='euclidean')
# 分布の広がり（バンド幅）を制御するガウスの分散
var = sigma**2
# 条件付き確率を計算
affinities = np.exp(-distances / (2.0 * var))
# 対角成分をゼロにする（自己類似度はゼロ）
np.fill_diagonal(affinities, 0.)
# 各行を正規化（確率分布にする）
affinities /= np.sum(affinities, axis=1, keepdims=True)
return affinities
# テストデータを生成
X = np.random.randn(10, 20)
# ペアワイズ類似度（条件付き確率）を計算
affinities = calculate_pairwise_affinities(X)
上記のコードでは、pairwise_distancesを用いて点間の距離を計算し、ガウスカーネルを使用してその距離を条件付き確率に変換しています。その結果、各行はデータポイント間の近さを表す確率分布になります。これは、t-SNEが高次元空間での類似度を計算する方法の一部をスクラッチで実装したものです。
なお、これは【固定された】ガウスカーネルの幅（バンド幅）を使用していますが、t-SNEの実際の実装では、各点で適応的な幅を使用します。具体的には、各点について、ガウスカーネルの幅が近傍の点数（パープレキシティと呼ばれるハイパーパラメータ）を一定に保つように調整されます。これは、二分探索や他の最適化の手法を使用して計算されますが、その詳細は本質的に困難な部分で、普通はライブラリを利用して計算します。
user:
ありがとうございます。では次に、「2. 低次元空間（埋め込み）でのペアワイズ類似度を計算します。これも条件付き確率で表されますが、ここでは多項分布（t分布）を使い、自由度が1の学生のt分布（これがt-SNEの tが来るところ）を中心とします。」の部分をPythonで記述してください。
assistant:
低次元空間でのペアワイズ類似度の計算は、高次元での計算とは少し異なります。低次元空間では、すべてのデータポイントのペアに対して、t分布（自由度1）に基づいた類似度を計算します。これは"重み"または"確率"として解釈できますが、ここでは正規化されず、すべてのデータポイントのペアを考慮しています（自分自身との類似度も含む）。
以下のPythonコードでその計算過程を示します：
import numpy as np
def calculate_pairwise_affinities_low_dim(X):
# 距離行列を計算
distances = pairwise_distances(X, metric='euclidean')
# t分布による類似度を計算
affinities = 1.0 / (1.0 + distances**2)
return affinities
# テストデータを生成
X = np.random.randn(10, 2)
# ペアワイズ類似度（条件付き確率）を計算
affinities = calculate_pairwise_affinities_low_dim(X)
上記のコードでは、まずpairwise_distances用いて低次元表現の距離行列を計算し、それを自由度1のt分布の核関数に適応して類似度を計算しています。これは、t-SNEが低次元空間での類似度を計算する方法の一部をスクラッチで実装したものです。
user:
calculate_pairwise_affinities に代入する X と、calculate_pairwise_affinities_low_dim に代入する X は、同じものでしょうか？
assistant:
いいいえ、calculate_pairwise_affinitiesとcalculate_pairwise_affinities_low_dimで使われるXは同じではありません。
calculate_pairwise_affinitiesに渡すXは元の高次元データです。一方で、calculate_pairwise_affinities_low_dimに渡すXはt-SNEによって生成された低次元のデータ（埋め込み）です。
t-SNEのアルゴリズムのステップとしては、まずcalculate_pairwise_affinitiesを使って高次元データのペアワイズ類似度を計算します。次に、ランダムな初期値からスタートして、勾配降下法を使って低次元のデータを更新します。そしてその低次元のデータ（回数を重ねるごとに更新されていく）に対してcalculate_pairwise_affinities_low_dimを使ってペアワイズ類似度を計算します。この2つの類似度の計算結果を元に、Kullback–Leiblerダイバージェンスが最小化するように低次元のデータを更新して行きます。これを指定された回数（または収束条件を満たすまで）繰り返します。
user:
なるほど。では、「ランダムな初期値からスタートして、勾配降下法を使って低次元のデータを更新します。」の部分をPythonで記述してください。
assistant:
各反復ごとに勾配を計算し、その勾配を使用して点を更新する部分を以下に示します。以下では一つの反復分の勾配の計算と低次元空間への埋め込みの更新を示します。
def gradient_descent(Y, P, Q, learning_rate):
# 勾配を計算する
PQ_diff = P - Q
grad = 4. * (PQ_diff).dot(Y)
# 埋め込む空間を更新する
Y = Y - learning_rate * grad
return Y
# 埋め込む空間の初期値を設定
np.random.seed(42)
Y = np.random.normal(0., 0.0001, (X.shape[0], 2))
# 高次元での確率分布(P)と低次元での確率分布(Q)を仮定
P = np.random.rand(Y.shape[0], Y.shape[0])
Q = np.random.rand(Y.shape[0], Y.shape[0])
# 更新
Y = gradient_descent(Y, P, Q, learning_rate=100)
このコードは、高次元での確率分布（P）と低次元での確率分布（Q）の差をもとに、低次元空間に埋め込まれた点（Y）の位置を更新しています。学習率パラメータは更新のステップの大きさを制御します。
ただし、これは単純化されたバージョンで、実際のt-SNEの実装では勾配降下法に改良を加えています。例えば、モーメンタム項を追加して収束の安定性と速さを改善したり、勾配の計算時に対称性を考慮に入れたりします。
また、実際にはP（高次元データの確率分布）はデータから計算され、Q（低次元データの確率分布）は現在のYから計算されます。それぞれ先程説明したcalculate_pairwise_affinitiesとcalculate_pairwise_affinities_low_dimを使用します。
なお、ここでは勾配の計算とパラメータの更新のみを示しており、勾配の導出や、その他のt-SNEの複雑さ（例えば適応的な学習率、早期圧縮など）は省略しています。これは単純化された例なので、詳細についてはt-SNEの公式論文やその他のリソースを参照してください。
user:
「3. 高次元空間と低次元空間の類似度の間にKullback-Leibler（KL）ダイバージェンスを計算し、これを最小化します。KLダイバージェンスは、2つの確率分布間の"距離"を測定しますが、厳密な距離メトリックではない（例えば、対称性がない）ため、ダイバージェンスと呼ばれます。」の部分は、この gradient_descent の部分に含まれるのでしょうか？
assistant:
Kullback-Leibler (KL) ダイバージェンスは、gradient_descent関数に直接含まれてはいませんが、勾配の計算に使用され、結果的にgradient_descent関数に影響を与えています。
KLダイバージェンスは、高次元空間の確率分布と低次元空間での確率分布との間の違いを測定します。これを最小化することが、t-SNEの目的です。
先程記述したgradient_descent関数におけるPとQの差PQ_diff = P - Qは、ここでの2つの確率分布の差を表します。これはKLダイバージェンスの勾配として考えることができ、この勾配を使って低次元の埋め込みを更新します。
しかし、KLダイバージェンス自体の計算は以下のようになります：
def kl_divergence(P, Q):
return np.sum(P * np.log(P / Q))
t-SNEの学習中は、上記のkl_divergence関数を用いて各反復でKLダイバージェンスを計算し、その値が小さくなっていること、つまり学習が進んでいることを確認できます。ただし、この値が必ずしも0になるわけではない点に注意してください。それはKLダイバージェンスが厳密な距離メトリックではなく、異なる分布間の"類似性"を測定するものであるためです。
user:
その kl_divergence 関数を用いて、各反復ごとに勾配を計算し、その勾配を使用して点を更新する部分をPythonで書いてください。
assistant:
KLダイバージェンスを計算しながら点の更新を行なうプロセスは以下のようになります：
def calculate_gradient(P, Q, Y):
PQ_diff = P - Q
grad = 4. * (PQ_diff).dot(Y)
return grad
def gradient_descent(Y, grad, learning_rate):
Y = Y - learning_rate * grad
return Y
def kl_divergence(P, Q):
return np.sum(P * np.log(P / Q))
# 埋め込む空間の初期値を設定
np.random.seed(42)
Y = np.random.normal(0., 0.0001, (X.shape[0], 2))
# 高次元での確率分布(P)と低次元での確率分布(Q)を仮定
P = np.random.rand(Y.shape[0], Y.shape[0])
Q = np.random.rand(Y.shape[0], Y.shape[0])
# 反復学習
for i in range(100):
# 勾配を計算
grad = calculate_gradient(P, Q, Y)
# 埋め込む空間を更新
Y = gradient_descent(Y, grad, learning_rate=100)
# KLダイバージェンスを計算
kl_div = kl_divergence(P, Q)
print(f"Iteration {i}, KL divergence {kl_div}")
それぞれの反復において、calculate_gradient関数を用いて勾配を計算し、得られた勾配をgradient_descent関数に渡して低次元埋め込みを更新します。また、各ステップでKLダイバージェンスを計算して表示し、その値が収束に向かっていることを確認します。
この簡略的な例では、高次元と低次元での分布PとQをランダムに生成していますが、実際には高次元データから計算したものをPとし、現在の低次元埋め込みから計算したものをQとします。そして、これらを引き算してKLダイバージェンスの勾配を計算します。その勾配を使って更新を行い、KLダイバージェンスを最小化していきます。
user:
KLダイバージェンスが最小化することを目的にするけれども、KLダイバージェンスを用いて最小化するわけではない、ということですね。
assistant:
はい、その通りです。具体的に言うと、KLダイバージェンスは確率分布の「乖離」（異なり方）を測定するためのツールであり、t-SNEではその値を最小化することを目指しています。しかし、KLダイバージェンスを直接最小化するのではなく、その勾配（つまり、KLダイバージェンスがどの方向、どの程度変化するか）を用いてデータポイントを更新していきます。
つまり、KLダイバージェンスが最小化するようなデータポイントの位置（低次元埋め込み）を探すことが目的で、その更新量（勾配）はKLダイバージェンスの変化量から計算します。
したがって、「KLダイバージェンスを最小化することを目的にするけれども、KLダイバージェンスを用いて最小化するわけではない」という表現は適切です。
なお、これらの計算は勾配降下法（またはそのバリエーション）を用いて反復的に行われます。各反復で、KLダイバージェンスの勾配を計算し、その勾配を用いてデータ点の位置を修正します。そして、その修正がKLダイバージェンスの改善（つまり、最小化）に寄与することを期待します。この反復を収束するか、あるいは指定された反復回数に達するまで続けます。
user:
「その更新量（勾配）はKLダイバージェンスの変化量から計算します」「KLダイバージェンスの勾配を計算し、その勾配を用いてデータ点の位置を修正します」とありますが、上記のコードのどこでそのような計算をしていますか？
assistant:
すみません、説明が少々分かりにくかったかもしれません。改めて詳しく説明させていただきます。
def calculate_gradient(P, Q, Y):
PQ_diff = P - Q
grad = 4. * (PQ_diff).dot(Y)
return grad
上記の勾配計算の部分では、確認したい高次元空間と低次元空間の条件付き確率の違いPQ_diff = P - Qを計算して、その値に基づいて勾配gradを求めています。ここでいうPQ_diffはKLダイバージェンス（高次元空間と低次元空間の間のギャップ）を部分的に表現しています。
具体的には、KLダイバージェンス全体に対する微分（勾配）を計算しており、これはKLダイバージェンスの変化を指しています。
つまり、KLダイバージェンス（の一部）の微分（勾配）を計算して、その結果を使って低次元空間の埋め込みを更新する、という処理を行っています。
KLダイバージェンスの全体的な変化量（勾配）を計算するためには、高次元空間と低次元空間の全てのペアについてこの計算を行う必要があります。本当のt-SNEのアルゴリズムではその全体的な計算を行いますが、先程のコードでは簡略化のために一部のペアに対する計算のみを示しています。
勾配gradは、各点がKLダイバージェンスを減らす方向とその大きさを示しており、これを使って各点の位置を更新します。
なお、4.という定数は、実際のt-SNEアルゴリズムで使われる勾配降下法の詳細な項を適用した結果得られます。細かな導出の詳細はt-SNEの論文などを参照していただくと詳しく理解いただけます。
一方で、勾配降下法による更新では、この勾配を使って埋め込む点の位置を更新します。これは以下のようなコードで行われます。
def gradient_descent(Y, grad, learning_rate):
Y = Y - learning_rate * grad
return Y
この中で、learning_rate * grad部分がKLダイバージェンスの勾配に基づく更新量を示しています。これにより、KLダイバージェンスを最小化する方向へと点の位置が更新されます。
user:
ありがとうございます。つまり、KLダイバージェンス全体に対する微分（勾配）を用いて、KLダイバージェンスが最小化することを目的にする、ということですね。
assistant:
はい、その通りです。もっと具体的に言うと、KLダイバージェンスは高次元的な表現と低次元的な表現との間の不一致を表し、この値を最小化することがt-SNEの目標です。それを実現するために、KLダイバージェンスの勾配（つまり、KLダイバージェンスがどの方向、どの程度変化するか）を算出し、その勾配に基づいて低次元の表現を更新しています。
勾配降下法は一般的に、勾配が負（すなわち、関数の値が増加する方向）の時はパラメータ（ここでは低次元の表現）を増加させ、勾配が正（すなわち、関数の値が減少する方向）の時はパラメータを減少させることで、関数の値を最小化（または最大化）します。t-SNEではこの原理を利用して、KLダイバージェンスが最小となるような低次元表現を探索しています。
user:
よく分かりました。ありがとうございます。それでは、以上の議論を踏まえて、t-SNEについて詳しくまとめてください。
assistant:
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)は、高次元データを低次元（通常は2次元または3次元）空間に可視化するための手法です。特に、似ているデータは近くに、似ていないデータは遠くにマッピングすることを目指しています。
t-SNEが行うプロセスは以下のようになります：
- 元の高次元データに対してガウス分布を用いて各ペア間の確率分布を計算します。この確率分布は元の空間での各データポイント間の距離を保存しています。
- 同様に、ランダムな初期値からスタートして低次元空間での確率分布を計算します。t-SNEでは、この低次元空間での確率分布を表現するためにt分布（正確には自由度が1のt分布であるコーシー分布）を使用します。
- 高次元空間と低次元空間の確率分布の間にKullback-Leibler（KL）ダイバージェンスを計算し、それを最小化します。KLダイバージェンスは、2つの確率分布間の"距離"を測定しますが、厳密な距離メトリックではない（対称性がない）ため、ダイバージェンスと呼ばれます。
- KLダイバージェンス全体に対する微分（勾配）を計算します。この勾配は、KLダイバージェンスがどの程度、どの方向に変化するかを示しています。
- 勾配降下法を用いて、上記の勾配に基づいて低次元空間でのデータ表現を更新します。これにより、KLダイバージェンスを最小化する方向へとデータ表現が更新されます。
上記の4と5のプロセスを反復的に繰り返し、KLダイバージェンスが最小になる、または指定した反復回数に達するまで低次元表現を更新します。
以上がt-SNEの大まかなプロセスです。これにより、高次元データを人間が理解しやすい2次元や3次元の表現に落とし込むことが可能になります。ただし、t-SNEは確率的なアルゴリズムであるため、ランダムな初期値や確率的な要素により結果が異なること、また全体的なデータの構造よりも局所的な構造を重視する傾向があることに注意が必要です。
user:
最後に、以上の議論を踏まえた面白ギャグを創作してください。
assistant:
「高次元空間から低次元空間への転送を続けたScientistさん、とうとう自身が2Dキャラクターになってしまった…。しかしまあ、これもKLダイバージェンスを最小化するための必然と見えます。問題は、もはや自分のコーヒーカップが3次元であることを理解できなくなってしまった点です。これがStochastic Neighbor Embedding life！」
user:
t-SNEで２次元になったデータは、元に戻せないんですよね...。
assistant:
はい、その通りです。t-SNEは「非線形次元削減」手法とも呼ばれ、高次元から低次元へのマッピングは情報を失うため、一度低次元空間へ埋め込まれたデータを元の高次元空間へ戻すことはできません。これは元のデータの全ての情報を保持する訳ではなく、代わりにデータの局所的な構造を保持しようとするためです。
このため、t-SNEは主にデータの可視化や探索的データ分析に用いられ、元の高次元データを完全に再現するような使用方法は一般的ではありません。一部の情報が失われても、データの構造を把握するために使用されることが多いです。
なお、データの次元削減後でも元の高次元データに近い形で逆変換できる方法としては、「線形次元削減」手法である主成分分析（PCA）などがあります。ただし、これも完全に元のデータを再現可能であるとは限りません。主に、最も分散が大きい方向（主成分）を保持することでデータを近似します。