t-SNE
t-SNE 将高维数据映射到低维（2-3D），保持局部邻域结构，是高维数据可视化首选。
用途
高维数据非线性降维可视化，保持局部结构。
机制
高维用高斯分布建模相似度，低维用 t 分布（重尾避免拥挤）。最小化 KL 散度。O(n^2) 复杂度，大数用 Barnes-Hut 近似 O(n log n)。仅用于可视化不通用作特征。
用例
- 高维数据可视化
- 流形学习
- 数据探索
t-SNE 将高维数据映射到低维（2-3D），保持局部邻域结构，是高维数据可视化首选。
高维数据非线性降维可视化，保持局部结构。
高维用高斯分布建模相似度，低维用 t 分布（重尾避免拥挤）。最小化 KL 散度。O(n^2) 复杂度，大数用 Barnes-Hut 近似 O(n log n)。仅用于可视化不通用作特征。