kmeans tsne聚类

K-means和t-SNE都是常用的聚类算法。

K-means是一种迭代聚类算法，通过计算数据点与聚类中心之间的距离来确定数据点的簇归属。首先，随机选择K个初始聚类中心；然后，将数据点分配给离其最近的聚类中心；接着，更新聚类中心位置为所属簇内所有数据点的平均值；最后，重复前两个步骤，直到聚类中心不再变化或达到指定的迭代次数。K-means算法的优点是简单、高效，对处理大规模数据集较为合适。但是，其结果受到初始聚类中心的选择和对聚类数量K的设定敏感。

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，通过在高维空间中保留数据点间的相似性关系，将数据映射到低维空间。在t-SNE中，首先计算数据点之间的相似性，并使用概率分布表示；然后，通过最小化高维空间和低维空间之间的差异，得到低维空间中数据点的位置。相比于传统的线性降维算法（如PCA），t-SNE能更好地保留数据点的局部结构。然而，t-SNE的计算复杂度较高，且难以解释低维空间中数据点的具体含义。

K-means和t-SNE在聚类问题中可以结合使用。K-means可以对数据进行初始聚类，然后使用t-SNE将数据映射到低维空间进行可视化。在低维空间中，可以更直观地观察数据点的聚类情况，并进行进一步的分析和解释。这种结合使用的方法可以更好地理解和解释数据聚类的结果。