降維演算法--PCA 與 t-SNE
PCA是大家所熟知的降維演算法，但是線性降維雖然簡單，其侷限性也很明顯，難以實現高維資料在低維空間的視覺化。
t-SNE是非線性的降維演算法，能實現高維到低維的視覺化對映，但因為涉及大量的條件概率、梯度下降等計算，時間和空間複雜度是平方級的，比較耗資源。
t-SNE幾乎可用於所有高維資料集，廣泛應用於影象處理，自然語言處理，基因組資料和語音處理。例項有：面部表情識別[2]、識別腫瘤亞群[3]、使用wordvec進行文字比較[4]等。
實現：R的Rtsne包；Python的sklearn包。
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