降维算法？

1.TSNE

算法思想：

（1）SNE，其基本思想为在高维空间相似的数据点，映射到低维空间距离也是相似的。算法利用距离表达两个点之间的相似性。常用的距离度量方式是：欧式距离。

（2）t-SNE,做出的优化是用t分布取代SNE中的高斯分布，使得降维后的数据，同类之间更加紧凑，不同类之间距离加大。换言之，对应于无监督聚类指标轮廓系数更好。

2.PCA

算法思想：将原有的n个特征，投影到k为空间，k维度空间之间两两正交称为主成分，新的特征由原特征变换而来。

算法实现：

在python中通过调用模块sklearn，两者都是封装好的函数，参考函数文档调参即可。