t-SNE で住宅価格を分離する

t-SNE は非線形の次元削減手法で、高次元データを低次元空間に埋め込みます。その際、元の近傍関係が保たれるように点同士を近くに配置しようとします。ここでは、前の演習で作成した PCA プロットと比較できる t-SNE プロットを作成します。PCA はデータの大域構造を保ちますが、局所構造は保ちません。t-SNE は高次元空間での近傍同士を低次元空間でも近くに保つことで局所構造を保持します。これをプロットで確認できます。

t-SNE を用いて house_sales_df を次元削減します。house_sales_df の目的変数は price です。tidyverse と Rtsne パッケージは読み込まれています。