pycaret tsne降维

PyCaret的tsne降维功能可以使用t-SNE算法（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）将高维数据降维到二维或三维，以便于可视化和理解数据的分布情况。在PyCaret中，可以使用`plot_model`函数中的`tsne`参数来进行tsne降维并可视化。

例如，下面的代码使用UCI的Iris数据集进行tsne降维并可视化：

from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *

# 加载Iris数据集
data = get_data('iris')

# 初始化聚类器
kmeans = setup(data)

# 训练聚类器
kmeans_model = create_model('kmeans')

# 使用tsne将数据降维到二维并可视化
plot_model(kmeans_model, plot='tsne')

以上代码将使用PyCaret中的`kmeans`聚类算法对Iris数据集进行聚类，并使用`plot_model`函数的`plot`参数来指定可视化类型为tsne。运行代码后，将会得到一个二维的可视化图像，展示了Iris数据集的聚类情况。