সাম্প্রতিক একটি কার্যভারে, আমাদের এমএনআইএসটি সংখ্যাগুলিতে পিসিএ ব্যবহার করতে মাত্রাটি হ্রাস করতে x৪ (৮ x 8 চিত্র) থেকে ২ এ নামিয়ে আনতে বলা হয়েছিল। তারপরে আমাদের গাউসীয় মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে অঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে হয়েছিল। কেবলমাত্র 2 প্রধান উপাদান ব্যবহার করে পিসিএ পৃথক ক্লাস্টার দেয় না এবং ফলস্বরূপ মডেল দরকারী গ্রুপিং উত্পাদন করতে সক্ষম হয় না।
তবে 2 টি উপাদান সহ টি-এসএনই ব্যবহার করে, ক্লাস্টারগুলি আরও ভালভাবে পৃথক করা হয়েছে। টি-এসএনই উপাদানগুলিতে প্রয়োগ করা হলে গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেল আরও স্বতন্ত্র ক্লাস্টার উত্পাদন করে।
2 উপাদানগুলির সাথে পিসিএর পার্থক্য এবং 2 উপাদানগুলির সাথে টি-এসএনই নিম্নলিখিত চিত্রের জোড়ায় দেখা যেতে পারে যেখানে এমএনআইএসটি ডেটাসেটে রূপান্তরগুলি প্রয়োগ করা হয়েছে।
আমি পড়েছি যে টি-এসএনই কেবলমাত্র উচ্চ মাত্রিক ডেটা দেখার জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন এই উত্তরে এখনও তার উত্থাপিত পৃথক ক্লাস্টার দেওয়া হয়েছে কেন এটি একটি মাত্রিকতা হ্রাস কৌশল হিসাবে ব্যবহৃত হয় না যা পরে শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলির জন্য বা হিসাবে ব্যবহৃত হয় একক ক্লাস্টারিং পদ্ধতি?