使用t-SNE算法进行可视化
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t-SNE全称如下
t-Distributed Stochastic Neighbor Emdedding
是一种非线性的降维算法，常用于将数据降维到二维或者三维空间进行可视化，来观察数据的结构。
在MDS算法中，降维的基本思想是保持高维和低维空间样本点的距离不变，而t-SNE由SNE算法延伸而来，基本思想是保持降维前后概率分布不变。基于高维分布来构建概率
首先看下SNE算法，初始高维空间下两个样本点的条件概率如下
这个公式是用某个事件的概率除以所有事件的概率得出的，类似下图
降维到低维空间之后，两个样本点的条件概率如下
和高维空间相比，直接将低维空间高斯分布的方差指定为高维空间方差的1/√2。构建好两个概率分布之后，通过引入KL散度来衡量两个分布之间的差异。
KL散度又叫做相对熵，通过真实分布和理论分布之间熵的差异来衡量两个分布之间的差异，公式如下
其中p(x)表示真实的概率分布，q(x)表示理论的概率分布，在SNE算法中，对应的目标函数如下
对于该目标函数而言，由于KL函数是非对称函数，低维空间的不同距离会导致不同的权重，比如p为0.8,q为0.2, 对应的损失为
而当p为0.2，q为0.8时，cost为-0.277, 差别很大。 在求解的过程中，首先需要解决的问题就是每个样本对应的方差的设值问题，在SNE中，通过困惑度这个超参数来帮助寻找最佳的方差，困惑度的公式如下
其中H指的是样本对应的熵
通过给定一个具体的困惑度数值，通过二分查找的方式来寻找一个最佳的方差值，通常困惑度的范围为5-50。
另外，在寻找目标函数最小值的过程中，通过梯度下降法来解决问题，目标函数的梯度如下
在梯度下降的过程中，为了加速优化和避免陷入局部最优解，在梯度更新的公式中，需要引入之前梯度累加的指数衰减项，具体的公式如下
综合来看，SNE的目标函数本身存在权重问题，而且求解过程中，超参数很多，需要多次优化，比较复杂。为了克服SNE的这些问题，t-SNE被提出，其区别于SNE的地方主要是以下两点
1.使用对称的SNE
2.低维空间下使用t分布替代高斯分布
t-SNE中目标函数如下
用联合概率来替代了条件概率，从而将目标函数转换为一个对称函数。另外，低维空间的概率基于t分布来计算，公式如下
对于t-SNE算法而言，其梯度公式如下
使用t-SNE之后，解决了目标函数的非对称问题，而且t分布的处理相比高斯分布更具实际意义，如下图所示
横轴为距离，纵轴为相似度，对于较大相似度的点，在t分布中对应的距离更小，对于相似度较小的点，在t分布中对应的距离更长。对应到低维之后的样本点，就是同一簇内的点更紧密，不同簇之间的点更疏远，非常符合我们的需求。
在scikit-learn中，使用t-SNE算法的代码如下
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.manifold import TSNE
>>> X = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
>>> X_embedded = TSNE(n_components=2).fit_transform(X)
>>> X_embedded.shape
(4, 2)t-SNE算法由于没有显示的预估部分，不能用于集合数据的直接降维，所以主要用于可视化，将数据降维到2维或者3维空间进行可视化。而且由于算法是随机的，需要多次试验选择合适的超参数，同时算法的复杂度较高，计算时间更久。
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