可视化t-SNE降维效果的两种角度：R语言实现

可视化t-SNE降维效果的两种角度：R语言实现

引言：
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种流行的非线性降维算法，用于将高维数据映射到低维空间以进行可视化。通过在低维空间中保持相对距离，t-SNE可以帮助我们更好地理解数据之间的关系和聚类结构。本文将介绍如何使用R语言实现t-SNE降维，并从两个角度展示其可视化效果。

1. 安装和加载相关包
   在R语言中，我们可以使用诸如tsne和ggplot2等包来实现t-SNE降维和可视化。首先，确保已经安装了这些包，然后使用以下代码加载它们：

install.packages("tsne")
install.packages("ggplot2")

library(tsne)
library(ggplot2)

2. 数据准备
   为了演示t-SNE降维的效果，我们选择一个具有多个特征的数据集。在这里，我们使用iris数据集，它包含了150个观测和4个数值型特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

data(iris)
features <- iris[, 1:4]
labels <- iris[, 5]

3. t-SNE降维
   接下来，我们使用t-SNE函数对数据进行降维。具体地，我们将