t-sne

Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法在数据科学和机器学习中，降维技术是用于降低数据维度并且保留重要特征的关键方法。当我们处理高维数据时，常规的线性降维方法如PCA（主成分分析）可能不足以捕捉数据的非线性结构。为此，t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法作为一种强大的非线性降维工具，被广泛用于高维数据的可视化和聚类分析。本文将详细介绍t-SNE算法的原理，并使用Python进行实现。我们将通过一个具体的场景来展示如何使用t-SNE算法实现降维。

【Machine Learning】Unsupervised Learning本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义无监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。