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기술

아이소맵

아이소맵기술
영문명
Isomap
분류
비선형 차원 축소
거리 근사
이웃 그래프의 최단 경로
주요 설정
이웃 범위와 출력 차원
아이소맵은 가까운 표본들을 연결한 그래프의 최단 경로로 자료 내부의 거리를 근사하고, 그 관계를 저차원에 표현하는 비선형 차원 축소 방법이다. 원래 공간의 직선거리와 자료를 따라가는 거리를 구별한다.

직선거리와 경로 거리

반지름 1인 위쪽 반원에 각도 0,45,90,135,180도인 다섯 점을 놓자. 양 끝점의 직선거리는 2이다. 거리 1 이하인 점끼리만 연결하면 이웃한 점들만 이어진다. 각 연결 길이는 √(2-√2)이므로 양 끝을 잇는 그래프 경로는 약 3.061이다. 실제 반원의 호 길이 π와도 정확히 같지는 않다. 이 예제는 표본 그래프가 곡선을 따라가는 거리를 근사하는 모습을 보여 준다.

계산의 흐름

먼저 이웃 수나 거리 범위를 정해 그래프를 만들고 연결에 거리 가중치를 준다. 다음으로 표본 쌍 사이의 최단 경로 거리를 계산한다. 그 거리 관계로부터 저차원 좌표를 구하는 단계가 이어진다. 자료가 놓인 구조의 거리를 그래프 경로가 잘 근사한다는 가정이 중요하며, 좌표를 줄이는 것만으로 그 가정이 성립하지는 않는다.

이웃 범위의 영향

연결 범위가 너무 작으면 그래프가 여러 부분으로 끊겨 서로의 경로 거리를 정하기 어려워질 수 있다. 너무 크면 곡면을 따라가는 대신 서로 멀리 떨어진 부분 사이에 지름길이 생길 수 있다. 위 반원 예제에서도 모든 점을 직접 연결하면 양 끝의 최단 경로는 다시 2가 된다. 표본 밀도와 잡음에 따라 적절한 연결 범위가 달라진다.

결과의 검증

저차원 그림이 자연스럽게 보인다는 이유만으로 실제 잠재 구조를 복원했다고 판단할 수는 없다. 이웃 설정과 차원을 바꿨을 때 결과가 얼마나 달라지는지 확인한다. 표본 쌍의 거리 행렬과 최단 경로 계산은 자료가 커질수록 부담이 될 수 있다. 주성분 분석이나 다차원 척도법 등과 비교하되 무엇을 보존하려는 방법인지 구분해야 한다.

관련 문서

다차원 척도법 / 차원 축소 / 최단 경로 / 다익스트라 알고리즘 / 플로이드 워셜 알고리즘 / 유클리드 거리 / 주성분 분석