可视化利器 —— t-SNE（matlab toolbox 的使用与解释）

t-SNE – Laurens van der Maaten（感谢学术男神们的无私开源）
User_guide.pdf（用户指南）

1. tsne 函数

mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity)

tsne 是无监督降维技术，labels 选项可选；
X∈RN×DX\in \mathbb R^{N\times D}，N 个样本，每个样本由 D 维数据构成；
no_dims 的默认值为 2；（压缩后的维度）
- tsne 函数实现，X∈RN×D⇒RN×no_dimesX\in \mathbb R^{N\times D} ⇒ \mathbb R^{N\times \text{no_dimes}}（mappedX）
init_dims：注意，在运行 tsne 函数之前，需要使用 PCA 对数据预处理，将原始样本集的维度降低至 init_dims 维度（默认为 30）。
perplexity：高斯分布的perplexity，默认为 30；

2. mnist 数据集可视化

mnist 的 mat 文件，下载地址，mnist.zip

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