t-SNE（t-分佈隨機鄰域嵌入）是一種用於降維和可視化高維數據的技術。它特別適用於將高維數據轉換為二維或三維空間，以便進行可視化。t-SNE的主要目的是保留數據點之間的相對距離，使得相似的數據點在低維空間中也能夠靠近，而不相似的數據點則會被推得較遠。這種方法在機器學習和數據分析中非常流行，尤其是在處理圖像、文本和基因數據等複雜數據集時。
這是一個更廣泛的術語，指的是將數據的維度降低，以便更容易進行分析和可視化。這種技術在處理高維數據集時特別有用，因為高維數據通常難以可視化和理解。除了t-SNE，還有其他降維技術，如主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）。降維可以幫助揭示數據中的潛在結構和模式。
例句 1：
降維技術對於分析高維數據集至關重要。
Dimensionality reduction techniques are crucial for analyzing high-dimensional datasets.
例句 2：
我們使用PCA作為一種降維方法來處理數據。
We used PCA as a dimensionality reduction method to handle the data.
例句 3：
t-SNE是降維的一種有效方法。
t-SNE is an effective method for dimensionality reduction.
指的是使用圖形或圖像來表示數據，以便更容易理解和分析。數據可視化可以幫助識別趨勢、模式和異常，並使數據更具可讀性。t-SNE常用於數據可視化，特別是在展示高維數據的結構時。可視化的方式可以包括圖表、圖形、地圖等。
例句 1：
數據可視化幫助我們更好地理解數據的分佈。
Data visualization helps us better understand the distribution of data.
例句 2：
我們使用t-SNE進行數據可視化，以展示數據的聚類情況。
We used t-SNE for data visualization to show the clustering of the data.
例句 3：
良好的數據可視化可以揭示數據中的重要洞見。
Good data visualization can reveal important insights in the data.
這是一種將數據從一個空間映射到另一個空間的技術，並且不需要遵循線性關係。t-SNE屬於這一類技術，因為它能夠捕捉數據中的非線性結構，這在許多實際應用中都是非常重要的。非線性映射技術可幫助揭示數據中的複雜關係。
例句 1：
非線性映射可以捕捉數據中的複雜結構。
Non-linear mapping can capture complex structures in data.
例句 2：
t-SNE是一種非線性映射方法，適用於高維數據。
t-SNE is a non-linear mapping method suitable for high-dimensional data.
例句 3：
理解非線性映射對於數據分析者來說非常重要。
Understanding non-linear mapping is very important for data analysts.