t-SNE ：一种“降维不扰邻”的有趣算法

问题 1： t-SNE 算法的主要用途是什么？
回答： t-SNE 算法主要用于将高维数据降维到低维空间（通常是二维或三维），以便于可视化和分类，同时尽量保持数据点之间的局部邻域关系。

问题 2： t-SNE 算法在处理大规模数据时有什么局限性？
回答： t-SNE 算法在处理大规模数据时计算复杂度较高，且对参数设置敏感，可能导致结果不稳定或难以解释。

问题 3： t-SNE 算法如何保证降维后数据的局部邻域关系？
回答： t-SNE 通过优化目标函数，使得高维空间中相似的数据点在低维空间中仍然保持接近，而不相似的数据点则被拉开距离。

问题 4： t-SNE 算法与 PCA 算法的主要区别是什么？
回答： PCA 是一种线性降维方法，主要关注全局结构，而 t-SNE 是一种非线性降维方法，更注重局部邻域关系的保持。

问题 5： t-SNE 算法的结果是否具有可重复性？
回答： t-SNE 算法的结果对初始化和参数设置较为敏感，因此在不同运行中可能会产生不同的结果，可重复性较低。

问题 6： t-SNE 算法适合用于哪些类型的数据？
回答： t-SNE 算法适合用于高维数据的可视化和探索性分析，尤其是在需要保留局部结构的情况下，如图像、文本或基因表达数据。

问题 7： t-SNE 算法的计算复杂度如何？
回答： t-SNE 算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据时，可能需要较长的运行时间和较大的内存资源。

问题 8： t-SNE 算法的参数设置对结果有什么影响？
回答： t-SNE 的参数（如困惑度、学习率等）会显著影响降维结果，不合适的参数可能导致数据点分布不合理或难以解释。

问题 9： t-SNE 算法是否可以用于分类任务？
回答： t-SNE 主要用于数据可视化和探索性分析，虽然可以辅助分类任务，但通常不作为直接的分类工具。

问题 10： t-SNE 算法与其他降维方法相比有什么优势？
回答： t-SNE 的优势在于能够更好地保留高维数据的局部结构，特别适合用于复杂数据的可视化和模式发现。