PCA与t-SNE：揭示最佳数据降维技术
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。发表于：。In the realm of data science and machine learning, dimensionality reduction plays a pivotal role in simplifying complex datasets, enhancing visualization, and improving model performance. Among...
在数据科学中，PCA和t-SNE是重要的降维技术。PCA是一种线性方法，适合特征提取和数据预处理，具有高可解释性。t-SNE是一种非线性方法，主要用于数据可视化，能揭示数据的局部结构。选择方法取决于目标：PCA用于数据分析和预处理，t-SNE用于复杂数据的可视化。结合使用可以更好地理解数据。
