TSNE算法简介及其局限性

TSNE算法，即t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding），是一种用于数据降维和可视化的非线性算法。它能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据之间的相对距离关系，从而帮助我们更好地理解和发现数据中的模式和结构。

TSNE算法的基本思想是通过优化目标函数，使得数据点在低维空间中的映射位置与原始高维空间中的相似度尽可能地保持一致。具体来说，它通过计算数据点之间的相似度（通常使用高斯核函数），构建高维空间中的相似度矩阵，然后通过随机梯度下降等优化方法，在低维空间中找到最优的映射位置，使得低维空间中的相似度矩阵与高维空间中的相似度矩阵尽可能地接近。

下面是使用Python编写的简单示例代码，演示了如何使用scikit-learn库中的TSNE类进行数据降维和可视化：

import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as pl