sklearn库里的TSNE

`TSNE`（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，可以将高维数据映射到低维空间中进行可视化和探索性数据分析。在 `sklearn` 库中，`TSNE` 算法实现在 `sklearn.manifold` 模块中，可以使用以下方式导入：

from sklearn.manifold import TSNE

`TSNE` 的用法与其他 `sklearn` 中的算法类似，首先需要创建一个 `TSNE` 的实例，然后调用 `fit_transform` 方法对数据进行降维。具体使用示例如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建一个 TSNE 实例
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)

# 对数据进行降维
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 绘制降维后的数据
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()

在这个示例中，我们加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个 `TSNE` 实例，并将 `n_components` 参数设置为 2，表示将数据降到二维空间中。接着，我们调用 `fit_transform` 方法对数据进行降维，并将结果可视化。可以看到，降维后的数据可以很好地区分不同的类别。