tsne和pca的差异

PCA（Principal Component Analysis）和t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）都是常用的降维算法，但它们的侧重点不同。

PCA主要是用于线性降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，保留尽可能多的原始数据的信息。PCA的目标是找到能够最大程度保留原始数据方差的主成分，并将其作为新的特征空间，从而实现数据降维。PCA的缺点是它只能处理线性相关的数据。

t-SNE则是一种非线性降维算法，它试图将高维数据映射到低维空间中，使得相似的样本在低维空间中距离更近，不相似的样本在低维空间中距离更远。t-SNE的优点是能够处理非线性相关的数据，但缺点是计算量比较大，对于大规模数据集的处理需要一定的时间。

因此，PCA适用于线性相关的数据集，而t-SNE适用于非线性相关的数据集，具体选择哪种降维算法要根据数据的性质来决定。