↑: [[G検定に関する知識]] - 2008年ファン・デル・マーテン（van der Maaten）とヒントン（Hinton）が提案 - 非線形の次元削減手法で、局所的な構造（近傍関係）を保つことに優れる - ディープラーニングの中間層特徴量の可視化に広く使われる - PCAと異なり大域的な構造は保存されない - cf. [[次元削減]] [[PCA]] [[多次元尺度構成法]] - 仕組み：高次元での点同士の近さを確率で表し、低次元でも対応する分布が近くなるよう両分布の**KLダイバージェンス**を最小化