基本概念 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，由 Laurens van der Maaten 等在08年提出。 t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。该算法可以将对于较大相似度的点，t分布在低维空间中的距离需要稍小一点；而对于低相似度的点，t分布在低维空间中的距离需要更远。 tips1:TSNE将数据点之间的相似性转换为联合概率，并试图最小化低维嵌入和高维数据的联合概率之间的Kullback-Leibler差异。t-SNE的成本函数不是凸的，即使用不同的初始化，我们可以获得不同的结果。 tips2:如果特征数量非常多，强烈建议使用另一种降维方法（例如，对于密集数据使用PCA或对于稀疏数据使用TruncatedSVD）将尺寸数量减少到合理的数量（例如50个）。这将抑制一些噪声并加快样本之间成对距离的计算。 tips3:sklearn TSNE 源码 tips4:t-SNE 原理及Python实例 - 知乎 (zhihu.com) 优缺点 优点：
Axuanz
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