t-SEN

t-SNE是一种降维后可视化算法，但降维后的数据是无法放入模型中的，仅仅是起到肉眼评估作用。

PCA的降维方式是线性的，而t-SEN的降维方式是非线性的。

t-SEN的距离是欧式距离，因此也无法避免高维诅咒。

首先，SEN对高维空间中距离相近的数据构建一个分布，同时对这些点在低维空间构建一个分布，使得这两个分布尽可能相似。SEN用高斯分布将距离转化为概率概率分布，t-SEN则是在低维空间映射一个t分布，因为t分布更加偏重长尾分布并且受异常值影响较小。

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