Anschließend können wir die Cluster visualisieren. Da die Vektoren hochdimensional sind, nutzen wir verschiedene Dimensionsreduktionsalgorithmen, um sie auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Wir vergleichen mehrere Algorithmen – PCA (Hauptkomponentenanalyse, Pearson 1901), t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding Methode, van der Maaten 2008), UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection, McInnes et al. 2018), IVIS (Szubert et al. 2019) –, welche in der Web-App ausgewählt werden können. Nach einigen Durchläufen hat sich die Kombination von PCA und t-SNE als bestes Verfahren herausgestellt, welches wir kurz vorstellen. Wir wenden zuerst PCA an und reduzieren die Vektoren auf eine Länge von 50. Die Hauptkomponentenanalyse vereinfacht Daten, indem die Einträge der Vektoren durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die Hauptkomponenten) genähert werden. Zusätzlich nutzen wir t-SNE, um die 50-dimensionalen Vektoren auf zweidimensionale Vektoren zu reduzieren. Der Vorteil von t-SNE im Gegensatz zu PCA liegt in der Möglichkeit, nichtlineare Abhängigkeiten darzustellen. t-SNE reduziert die Vektoren außerdem so, dass Vektoren, die in der höheren Dimension eine kurze Distanz haben, auch in der reduzierten Dimension eine kurze Distanz zueinander haben. Dadurch wird die lokale wie auch globale Struktur bewahrt.