Qual é o bom uso do t-SNE, além da visualização de dados?

Em que situações devemos usar o t-SNE (além da visualização de dados)?

O T-SNE é usado para redução de dimensionalidade. A resposta a esta pergunta sugere que o t-SNE deve ser usado apenas para visualização e que não devemos usá-lo para agrupamento. Então, qual é o bom uso do t-SNE?

A resposta a esta questão sugere que t-PND deve ser utilizada somente para visualização e que devemos não usá-lo para clustering. Então, qual é o bom uso do t-SNE?

Eu não concordo com esta conclusão. Não há razão para supor que o t-SNE seja pior universalmente que qualquer outro algoritmo de agrupamento. Todo algoritmo de agrupamento faz suposições sobre a estrutura dos dados e pode-se esperar que eles tenham um desempenho diferente, dependendo da distribuição subjacente e do uso final da dimensionalidade reduzida.

O t-SNE, como muitos algoritmos de aprendizado não supervisionado, geralmente fornece um meio para atingir um fim, por exemplo, obter informações precoces sobre se os dados são separáveis ​​ou não, testando se possui alguma estrutura identificável e inspecionando a natureza dessa estrutura. Não é necessário visualizar a saída do t-SNE para começar a responder a algumas dessas perguntas. Outras aplicações de incorporação de dimensões inferiores incluem a criação de recursos para classificação ou a eliminação da multicolinearidade para melhorar o desempenho dos métodos de previsão.