Мне довелось применять различные методы для снижения размерности с целью визуализации близости точек векторного пространства с высокой размерностью. Однако, не все методы подходят для такого рода задач. Среди представленных методов есть один, который я не мог использовать в данном случае. Для начала, хочу отметить, что снижение размерности очень полезно, особенно при работе с данными большой размерности. Когда имеется множество признаков или атрибутов, сложно представить их на плоскости или трехмерном пространстве. Поэтому, часто приходится использовать методы снижения размерности для упрощения и визуализации данных. Из представленных методов, все имеют свои преимущества и недостатки. Но есть один, который не может быть использован для снижения размерности с целью визуализации близости точек векторного пространства с высокой размерностью. Этот метод — аффинное преобразование или линейное преобразование. Аффинное преобразование масштабирует и поворачивает объекты, но не изменяет их форму. Оно может быть полезным для некоторых задач, но не подходит для снижения размерности с целью визуализации близости точек. При аффинном преобразовании сохраняется линейная структура, что делает его непригодным для работы с нелинейными данными. Для визуализации близости точек векторного пространства с высокой размерностью в пространство низкой размерности наиболее эффективными методами являются методы нелинейного снижения размерности. Нелинейные методы, такие как t-SNE или UMAP, лучше учитывают сложные связи и зависимости между точками и позволяют достичь более точной визуализации.
Таким образом, при выборе метода для снижения размерности и визуализации близости точек векторного пространства с высокой размерностью, следует отдавать предпочтение нелинейным методам, таким как t-SNE или UMAP, аффинное преобразование или линейное преобразование не подойдет для этой цели. 541