matlab t-sne

T-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于数据降维和可视化的算法，在MATLAB中也有相应的实现。

T-SNE的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地发现数据中的模式和结构。它通过测量数据点之间的相似度来构建一个概率分布，然后尝试在低维空间中保留这些相似度关系。这使得T-SNE能够在保留数据的局部和全局结构的同时对数据进行降维，适用于可视化高维数据。

在MATLAB中，可以使用函数`tsne`来执行T-SNE降维。该函数需要输入一个高维数据矩阵，其中每行表示一个数据样本，每列表示一个特征。此外，还可以设置一些参数来调整T-SNE的运行方式，例如距离度量方法、困惑度等。

调用`tsne`函数后，它会返回一个低维数据矩阵，其中每行表示一个数据样本，低维空间的维度通常是2或3。你可以将该矩阵用于可视化或进一步的数据分析。可以使用MATLAB提供的绘图函数来可视化低维数据，例如`scatter`或`scatter3`。

总之，MATLAB的T-SNE实现提供了一种方便易用的方法，用于将高维数据降维和可视化，以便更好地理解数据的结构和关系。