t分布随机近邻嵌入（t-distributed Stohastic Neighbor Embedding）

基本思路：为高维特征空间在二维平面（或三维超平面，不过基本上总是使用二维空间）上寻找一个投影，使得在原本的n维空间中相距很远的数据点在屏幕上同样相距较远，而原本相近的点在平面上仍然相近。本质上，近邻嵌入寻找保留了样本的邻居关系的新的维度较低的数据表示。

参数：

  • perplexity 困惑度
  • step 迭代次数
  • epsilon 学习率

参考文献：

【1】你真的会用 t-SNE 么？有关 t-SNE 的小技巧

【2】机器学习开放课程：二、使用Python可视化数据

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