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もう可視化で悩まない！ ―さまざまな可視化手法を統合するメタヴィジュアリゼーション

東京大学大学院薬学系研究科　水野忠快

実験医学2023年6月号

例えばオミクスデータなど，われわれが観測するデータの次元は日増しに高くなっている．一方，われわれヒトは高次元の情報に弱く，たかだか三次元しか認識・共有できない．このギャップを埋めるため，可視化に適したさまざまな次元縮約の方法論が開発され，日々用いられている．一方，「t-SNE，UMAP…どれ？」「perplexityは30？50？」と悩んだ経験が誰しも一度はあるはずだ．それではどうやって手法を選択したらよいのか？ Rong Maらは，「サンプル同士の真の関係性は可視化手法が違えど同じである」との仮定のもと，可視化という曖昧なタスクの評価の指標としてvisualization eigenscoreを提唱した．そして同指標に基づき，さまざまな可視化手法の出力を重み付けて統合するという，頑健な可視化手法を提案している（Ma R, et al：Nat Commun, 14：780, 2023）．

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DOI：10.18958/7281-00004-0000496-00