TSNE非线性降维方法

TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维方法，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保持数据之间的局部结构和相似性关系。TSNE通过在高维空间中测量数据点之间的相似性，并在低维空间中寻找相应的表示来实现降维。

TSNE的核心思想是基于概率分布的相似性。它首先计算数据点在高维空间中的相似度，然后通过优化低维空间中的概率分布，使得与高维空间中的相似度尽可能匹配。具体而言，TSNE使用高斯核函数来度量数据点之间的相似性，并通过最小化Kullback-Leibler散度来衡量高维空间和低维空间之间的相似性差异。

TSNE的优点是可以在可视化数据时保留原始数据的局部结构，能够发现数据中的聚类和附近关系。然而，由于其计算复杂度较高，处理大规模数据时可能会受到限制。

总之，TSNE是一种常用的非线性降维方法，适用于可视化高维数据和发现数据中的结构和模式。