問題 No.1714
高次元データを低次元に圧縮して可視化する手法のうち、データ間の局所的な近傍関係（局所的な距離関係）を維持することに重点を置いたアルゴリズムとして、最も適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
t-SNE
t-SNEは、高次元空間での点同士の距離を確率として表現し、低次元空間における分布と一致させることで、局所的な近傍関係を重視して可視化する手法。
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【その他の選択肢の解説】
主成分分析 (PCA)
主成分分析（PCA）は、データ全体の分散を最もよく保存する線形変換を行う手法であり、局所的な非線形構造を保持する目的のt-SNEとは異なる。
k-近傍法 (k-NN)
k-近傍法は、未知のデータのラベルを近くにあるk個の学習データのラベルに基づいて決定する予測モデルであり、次元を削減して可視化するための手法ではない。
線形判別分析 (LDA)
線形判別分析（LDA）は、クラス間の分離度を高める方向に軸を決定する手法であり、データ全体の局所的な類似性維持よりもクラス判別の性能を優先する。