TSNE算法是什么？该算法有什么缺陷？
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TSNE算法是什么？该算法有什么缺陷？
TSNE算法是什么？
TSNE是一种通过在二维或三维地图中给每个数据点一个位置来实现高维数据可视化的统计方法。它是基于Sam Roweis和Geoffrey Hinton最初开发的随机邻居嵌入（SNE），随后Laurens van der Maaten提出了T-分布的变体，即TSNE模型。
t-SNE是一种非线性降维技术，适合于将高维数据嵌入到二维或三维的低维空间中进行可视化。具体地说，它通过一个二维或三维点对每个高维对象进行建模，使得相似对象由附近的点来建模，不同的对象由远处的点来建模。
t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。
该算法有什么缺陷？
tsne的稳健性和一致性不是太好&
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