t-SNE 的全称是 t-distributed stochastic neighbor embedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而 PCA 和 LDA 是线性的降维技术。

t-SNE 通常用来在二维或者三维空间中可视化复杂数据集。

简单来说，t-SNE 试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过 t-SNE 将高维空间中的数据点嵌入到了低维空间，同时还保留了数据点在高维空间中的距离关系。

不过 t-SNE 只能用于数据可视化，我们没法用训练集的数据去拟合一个 t-SNE 模型，然后将模型用于测试集，我们只能用整个数据集（训练集和测试集）去拟合 t-SNE 模型，然后得到数据集的低维表示，并可视化。

我们现在就以著名的手写数字数据集为例，scikit-learn 自带了该数据集。

这个数据集中包含了 1797 张手写的 0 到 9 的数字图片，每张图片都是一个 8 x 8 的灰度图，如上图所示。

我们可以将 8 x 8 的灰度图展平成长为 64 的表示样本特征的向量。

现在我们将 64 维特征投影到了 2 维空间。

你可能注意到了我们使用了 PCA 初始化 t-SNE 嵌入。而且 t-SNE 还有很多额外的超参数，我们这里都使用了 scikit-learn 提供的默认值。

现在我们就在二维空间可视化这个手写数字数据集。y_digits 只被用来在可视化时标记不同的数据点族群，并没有参与到 t-SNE 的训练中。

我们可以看到 t-SNE 降维后，还是能够将表示不同数字的样本区分开，但是这种区分不是很完美，部分是因为我们使用了默认的超参数，部分是因为数据集本身的问题，比如这里图像的分辨率很低，手写的 3 和手写的 8 可能很相似。