T-SNE对高维数据降维matlab代码

以下是使用Matlab实现t-SNE对高维数据进行降维的代码示例：

1. 导入数据

load('data.mat'); % data为高维数据，每行代表一个数据点

2. 设置参数

perplexity = 30; % perplexity值越大，t-SNE计算所需时间越长
num_dims = 2; % 降维后的维度数
initial_dims = 50; % PCA降维前的维度数

3. 数据预处理

% PCA降维
mappedX = compute_mapping(data, 'PCA', initial_dims);

% 对降维后的数据进行归一化处理
mappedX = bsxfun(@minus, mappedX, min(mappedX));
mappedX = bsxfun(@rdivide, mappedX, max(mappedX) - min(mappedX));

4. 运行t-SNE算法

% 使用t-SNE算法进行降维，得到降维后的数据
mappedX = tsne(mappedX, [], num_dims, perplexity);

5. 可视化结果

% 绘制降维后的数据
figure;
scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, 'filled');
title('t-SNE visualization');

完成以上步骤后，你就可以获得降维后的数据，并在二维平面上可视化。