「t-分佈隨機鄰域嵌入」是一種用於降維和數據可視化的技術，特別是在處理高維數據時。它基於t-分佈，通過將數據點嵌入到低維空間來保留數據的局部結構，並使得相似的數據點在嵌入空間中保持接近。這種方法通常用於機器學習和數據科學領域，以便更好地理解數據的分佈和結構。
這是該技術的全名，通常縮寫為 t-SNE。它是一種非線性降維技術，特別適合於大規模數據集，能夠有效地捕捉數據的局部結構。t-SNE 在機器學習和數據分析中廣泛應用，特別是在圖像處理和自然語言處理等領域。
例句 1：
t-分佈隨機鄰域嵌入是一種強大的數據可視化工具。
t-distributed stochastic neighbor embedding is a powerful data visualization tool.
例句 2：
研究人員使用 t-SNE 技術來分析複雜的基因數據。
Researchers used the t-SNE technique to analyze complex gene data.
例句 3：
這個算法能夠將高維數據有效地嵌入到二維空間中。
This algorithm can effectively embed high-dimensional data into a two-dimensional space.
t-SNE 是 t-分佈隨機鄰域嵌入的簡稱，廣泛用於數據科學和機器學習領域。它的主要目的是將高維數據映射到低維空間，以便於可視化和分析。t-SNE 能夠保留數據的結構，特別是局部結構，這使得它在處理複雜數據時非常有效。
例句 1：
使用 t-SNE 可以幫助我們更好地理解數據的分佈。
Using t-SNE can help us better understand the distribution of the data.
例句 2：
t-SNE 在面對高維數據時表現出色。
t-SNE performs excellently when dealing with high-dimensional data.
例句 3：
這項技術對於探索數據集中的潛在模式非常有用。
This technique is very useful for exploring potential patterns in a dataset.
降維是一種通用的數據處理技術，旨在減少數據的維度而不損失太多信息。這對於處理高維數據集時非常重要，因為高維數據可能會導致計算複雜性和過擬合等問題。t-分佈隨機鄰域嵌入正是一種降維技術，專注於保持數據的結構。
例句 1：
降維技術可以幫助提高模型的效率。
Dimensionality reduction techniques can help improve the efficiency of models.
例句 2：
在數據分析中，降維是非常重要的一步。
Dimensionality reduction is a crucial step in data analysis.
例句 3：
我們使用降維方法來簡化數據集。
We used dimensionality reduction methods to simplify the dataset.
數據可視化是將數據以圖形或圖像的形式呈現的過程，以便於理解和分析。它有助於揭示數據中的趨勢、模式和異常。t-分佈隨機鄰域嵌入是一種數據可視化技術，能夠將複雜的高維數據以直觀的方式展示。
例句 1：
數據可視化可以幫助我們更快地發現趨勢。
Data visualization can help us discover trends more quickly.
例句 2：
良好的數據可視化能夠改善報告的效果。
Good data visualization can enhance the effectiveness of reports.
例句 3：
我們使用數據可視化工具來展示分析結果。
We used data visualization tools to present the analysis results.