Краткий ответ - «нет».t-SNE работает, представляя локальные расстояния соседства в многомерном пространстве и затем пытаясь сохранить те же самые расстояния соседства в низкоразмерном пространстве.Поскольку он определяется только на основе расстояний и, более того, только близлежащих расстояний, нет четкого сопоставления между низкоразмерными направлениями и крупномерными элементами.
Более длинный ответ заключается в том, что вы можетеОтветьте на этот вопрос для окрестности в интерактивном смысле, выполнив что-то вроде этого:
a) Запустите t-SNE, получите низкоразмерное вложение, затем b) Выберите нужную вам точку и найдите ее (lowDсоседей) затем c) Запустите PCA на входных векторах большого размера для этих соседей
Первые несколько компонентов этого PCA покажут локально , какие функции высокого D наиболее важны.
Если вы попробуете это для множества разных точек и получите одинаковые функции высокого D, которые важны каждый раз, это говорит о том, что вы можете просто запустить PCA для своих входных данных и получить хорошее представление низкого D изчто.
Удачи!