ValueError: 'n_components' should be inferior to 4 for the barnes_hut algorithm as it relies on quad-tree or oct-tree.

这个错误是因为在使用 t-SNE 算法的 Barnes-Hut 近似算法时，`n_components` 参数值不能大于等于 4。Barnes-Hut 近似算法是 t-SNE 的一种加速算法，在高维数据中可以更快地寻找点的位置。但是，Barnes-Hut 算法的缺点是需要将数据分成多个区域，并且每个区域最多只能有 4 个子区域（二维空间）或 8 个子区域（三维空间）。因此，如果 `n_components` 大于等于 4，就会超出 Barnes-Hut 算法的限制。

解决方法是将 `n_components` 参数值减小到小于 4。如果需要更高的维度，可以考虑使用另一种 t-SNE 的精确算法。精确算法的计算速度较慢，但可以处理任意维度的数据。

下面是一个修改后的示例代码：

from sklearn.manifold import TSNE

# 将数据降到 3 维
tsne = TSNE(n_components=3, method='barnes_hut')
new_data = tsne.fit_transform(data)

如果需要更高的维度，可以将 `method` 参数设为 'exact'，使用精确算法：

from sklearn.manifold import TSNE

# 将数据降到 4 维，使用精确算法
tsne = TSNE(n_components=4, method='exact')
new_data = tsne.fit_transform(data)

需要注意的是，精确算法的计算速度较慢，特别是对于大规模数据集而言。在实际应用中，应该根据具体情况选择合适的算法和参数。