tsne_result<-as.data.frame(tsne$Y) > colnames(tsne_result)<-c('tsn1','tsn2') > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=cols)) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2))+geom_point() > library(ggplot2) > View(optdigits) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=optdigits$Portfolio.Exits))+geom_point() > tsne$Y > plot(tsne$Y

这是一段 R 语言的代码，主要是使用 t-SNE 算法对数据进行降维，并利用 ggplot2 包进行可视化。其中，tsne_result 存储了降维后的结果，optdigits 是一个数据集，cols 和 Portfolio.Exits 是该数据集中的两个变量。具体代码解释如下：

- 第一行将 t-SNE 结果转换为数据框格式；
- 第二行为新的数据框添加列名；
- 第三行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 cols 变量；
- 第四行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并添加散点图层；
- 第五行加载 ggplot2 包；
- 第六行查看 optdigits 数据集；
- 第七行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 Portfolio.Exits 变量；
- 第八行输出 t-SNE 的降维结果；
- 第九行使用基础 plot 函数绘制 t-SNE 的降维结果。