本文介绍了PCA和t-SNE两种降维算法的原理和应用，并总结了它们的优缺点。

该研究提出了一个自动调参框架，用于在大型数据集和任意性能指标下进行降维算法的超参数选择。该方法利用贝叶斯优化和代理模型，具有多目标权衡的效率，并允许进行数据驱动的敏感性分析。

本研究提出了一个有效且强健的自动调参框架，用于在大型数据集和任意性能指标下进行降维算法的超参数选择。该框架利用贝叶斯优化和代理模型，具有多目标权衡的效率，并允许进行数据驱动的敏感性分析。通过归一化和子采样，该框架表现出多样性和高效性，并在 t-SNE 和 UMAP 等可视化技术应用中得到评估。通过多种质量指标在合成和实际数据集上评估，为降维算法中的超参数选择提供了强健而高效的解决方案。