kernel t-SNE算法如何实现样本外扩的

在 kernel t-SNE算法中，要实现样本外扩，可以通过引入一些额外的“噪声”点来实现。具体地，我们可以随机生成一些点，将这些点添加到样本集中，然后运行 t-SNE 算法。这些额外的点不会对最终的降维结果产生太大影响，但可以帮助我们扩展样本空间，使得算法更具有普适性。

在具体实现中，我们可以利用 numpy 库中的随机数生成函数来生成一些随机点，然后将这些随机点添加到原始样本集中，形成一个新的扩展后的样本集。接着，我们可以对这个扩展后的样本集应用 kernel t-SNE 算法，并根据需要对降维结果进行可视化或进一步的分析。