tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2) Error in .check_tsne_params(nrow(X), dims = dims, perplexity = perplexity, : perplexity is too large for the number of samples

这个错误提示是因为你设置的 perplexity 参数过大，超过了样本数量的上限。t-SNE 的 perplexity 参数应该设置在 5 到 50 之间，如果 perplexity 参数设置过大，t-SNE 就无法正确地计算样本之间的距离和相似度。

你可以尝试将 perplexity 参数降低到一个合适的范围，比如设置为 10 或 20，然后再运行代码。另外，你也可以考虑使用 PCA 对数据进行降维处理，将维度减少到一个较小的范围内，然后再进行 t-SNE 的计算和可视化。

相关问题

tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2)为什么做出的图是空白的

可能有几个原因导致您的图是空白的:

1. 数据格式问题：请确保您选择的前三列数据是数字型变量。如果前三列是字符型变量或其他类型数据，将会导致tsne函数无法正常运行并生成空白图。

2. 参数设置问题：请检查您在tsne函数中设置的参数是否适当。其中，perplexity参数是调整t-SNE算法的重要参数，它控制了每个点周围的邻域大小。如果您选择的perplexity值过大或过小，则可能导致图形无法显示。

3. 计算量问题：如果数据集较大，则t-SNE算法的计算量会非常大，可能需要一些时间才能完成计算。在此过程中，您可能需要等待一段时间才能看到结果。

建议您先检查数据格式是否正确，并尝试更改参数设置，以及在计算过程中耐心等待。如果问题仍然存在，请提供更多细节信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = + FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2) Error in na.fail.default(X) : missing values in object

这个错误提示是因为你的数据集中包含缺失值。你需要先处理缺失值，然后再进行 t-SNE 分析。你可以使用 `complete.cases()` 函数来删除包含缺失值的行，例如：

optdigits <- optdigits[complete.cases(optdigits),]

这将会删除包含缺失值的行。然后再运行 t-SNE 分析即可。