PCA是大家所熟知的降维算法，但是线性降维虽然简单，其局限性也很明显，难以实现高维数据在低维空间的可视化。
t-SNE是非线性的降维算法，能实现高维到低维的可视化映射，但因为涉及大量的条件概率、梯度下降等计算，时间和空间复杂度是平方级的，比较耗资源。
t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理，基因组数据和语音处理。实例有：面部表情识别[2]、识别肿瘤亚群[3]、使用wordvec进行文本比较[4]等。
实现：R的Rtsne包；Python的sklearn包。
具体原理和实现代码请戳点击打开链接。