t-SNE和PCA进行数据降维和聚类的比较
t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种非线性的数据降维方法，它将数据点之间的空间距离转化为相似度的概率分布（高维空间中使用高斯分布，低维空间中使用t-分布），通过最小化高维空间和低维空间概率分布的KL散度，获得数据在低维空间中的近似。可以看到经t-SNE降维后的数据，实现非常好的分离。PCA（主成分分析）通过对原始数据特征的线性组合，在尽可能保留样本之间差异性（样本方差）的情况下，形成新的特征，是最常见的数据降维手段。
