t-SNE与主成分分析（PCA）的比较与应用场景

# 1. 介绍

- 1.1 t-SNE与主成分分析（PCA）简介
- 1.2 目的与重要性

# 2. **t-SNE与PCA原理介绍**
- 2.1 主成分分析（PCA）原理
- 2.2 t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）原理
- 2.3 对比分析

# 3. **性能与效果比较**
- **3.1 数据降维效果对比**
- **3.2 计算效率比较**
- **3.3 应对高维数据的表现**

# 4. 应用场景分析

#### 4.1 t-SNE在聚类分析中的应用

t-SNE在聚类分析中被广泛应用，特别是在数据可视化方面。通过将高维数据映射到二维或三维空间，t-SNE可以帮助我们更好地理解数据的分布和相似性。在聚类任务中，t-SNE可以帮助我们发现隐藏在数据中的分组关系，从而更好地对数据进行分类和分析。

#### 4.2 PCA在特征筛选与降维中的应用

主成分分析（PCA）在特征筛选与降维中发挥着重要作用。通过PCA降维，我们可以减少数据集的特征数量，去除冗余信息，提高模型的训练效率和泛化能力。同时，