SNE是一种数据降维算法,最早出现在2002年,它改变了MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想,将高维映射到低维的同时,尽量保证相互之间的分布概率不变,SNE将高维和低维中的样本分布都看作高斯分布,而Tsne将低维中的坐标当做T分布,这样做的好处是为了让距离大的簇之间距离拉大,从而解决了拥挤问题。。
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