非線形次元削減手法であるt-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）の特性に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
高次元空間におけるデータ点間の類似度を正規分布で、低次元空間における類似度を自由度1のt分布（コーシー分布）で表現し、局所的な近傍構造をよく保持して可視化できる。
イ
低次元に圧縮した空間における大域的な距離関係（遠く離れたクラスタ同士の真の距離）を完全に忠実に保持する。
ウ
一度学習したt-SNEモデルに対して、新規に追加されたテストデータを同じ空間へ高速かつ一意に射影できる。
エ
主成分分析と完全に同等の線形写像を行い、外れ値の影響を全く受けない大域的最適解を解析的に求める。