请用原创性语言描述t-SNE算法用处

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间中，以便进行可视化和分析。该算法基于概率理论，将高维数据点映射到低维空间，使得原始数据点之间的相似性在低维空间中得到保留。

t-SNE算法广泛应用于数据可视化领域，可以用于可视化高维数据集的聚类结构、分类结果和流形结构等。例如，在生物学中，可以使用t-SNE算法可视化基因表达数据，以便发现不同细胞类型之间的关系。在计算机视觉领域，t-SNE算法也被用于可视化图像特征空间中的相似性和差异性，以便进行图像检索和分类。

总之，t-SNE算法是一种强大的可视化工具，能够帮助我们更好地理解和解释高维数据集中的复杂关系和结构，为数据分析和决策提供重要的支持和帮助。