本示例代码运用了T-SNE算法进行数据降维与可视化处理，便于用户直观理解高维度数据间的复杂关系。
基于t-SNE算法的降维可视化实例代码
以下是使用Python进行数据降维并利用t-SNE算法实现可视化的示例：
```python
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成模拟数据集，这里以20个样本、50个特征为例
n_samples = 20
n_features = 50
X = np.random.rand(n_samples, n_features)
# 应用t-SNE算法进行降维处理，默认降至二维空间
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 绘制可视化结果图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
plt.title(t-SNE visualization)
plt.show()
```
上述代码段展示了如何使用scikit-learn库中的`t-SNE`方法对高维数据进行降维，并用matplotlib绘制二维散点图以实现直观的可视化展示。
5星
