给我一个 TSNE降维可视化的案例

当然可以，以下是一个使用 scikit-learn 库实现的 TSNE 降维可视化的案例：

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

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 降维处理
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 可视化展示
plt.scatter(X_tsne[:,0], X_tsne[:,1], c=y)
plt.show()

这个代码可以将 iris 数据集降维到二维平面，并根据三个不同的类别进行可视化展示。输出结果如下图所示：


希望这个案例对您有所帮助。