Python模块bhtsne：高效的Barnes-Hut t-SNE实现

资源摘要信息:"python-bhtsne是一个Python模块，提供了t-SNE算法的Barnes-Hut近似版本的实现，利用了Cython技术来提升性能。t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用于可视化高维数据的技术，通过降维让数据在二维或三维空间内呈现，以便人眼识别其中的结构。而Barnes-Hut近似是一种加速计算t-SNE中相似度计算的方法，通过构造空间索引树来减少需要计算的点对数。 该模块与其他t-SNE实现相比，如Scikit-Learn中的BH t-SNE，提供了更好的结果，并且因为使用了Cython进行了性能优化，所以速度更快。此外，这个模块还支持设置随机种子，确保实验结果的可重复性，以及允许用户设置预定义的绘图坐标，有助于在多个绘图之间进行平滑过渡。 安装方面，可以通过pip命令安装该模块，具体命令为'pip install bhtsne'。使用示例则提供了如何使用该模块将四维的虹膜数据集降至二维，并使用matplotlib进行绘图展示。代码示例中，首先导入bhtsne模块和sklearn.datasets中的load_iris函数，加载数据，然后通过tsne函数进行降维处理，并利用matplotlib的scatter函数绘制降维后的数据点，最后通过show函数展示结果。 标签中提及的'C++'可能是对Cython的一种误导。Cython是一种编程语言，用于创建C扩展模块，它允许Python代码包含C类型声明并编译成C或C++代码。因此，尽管该模块可能利用了Cython技术，但实际底层实现应该是C或C++代码，从而解释了为什么提到了C++。 压缩包文件列表中提到的'python-bhtsne-master'表明这是一个开源项目，在GitHub等代码托管平台上可能有一个名为'python-bhtsne-master'的仓库，包含了所有源代码及相关文档。"