t-SNE是一種降維技術，能夠將高維度的數據轉換為低維度的數據，同時保持原始數據之間的關係和相似度。它可以繪製出具有可視化效果的數據圖形，這些圖形可以幫助我們更好地理解數據之間的關係。
例如，假設有個數據集，其中包含了很多關於動物的信息，例如種類、體型、食性等等。透過t-SNE降維，可以將這些數據轉換為二維空間中的點，並將相似的數據點放在附近，不相似的數據點放在遠處，從而形成一個具有可視化效果的動物分類圖形。這樣我們就可以更清晰地看到各種不同動物之間的相似度和關係了。
t-SNE是一種非監督式機器學習算法，用於可視化高維數據。
t-SNE通過在高維空間和低維空間之間建立一個映射，將高維數據轉換為低維數據。通常，t-SNE將高維數據映射到2D或3D空間。
t-SNE將計算每對數據點之間的相似度，並輸出一個數據矩陣。
t-SNE利用機率分布來表示高維數據和低維數據之間的關係。
t-SNE主要關注如何在低維空間中保持數據點之間的局部和全局關係。即，緊密相鄰的數據點在低維空間中仍要靠近，但相互遠離的數據點在低維空間中應該更加分散。
t-SNE的效能受到多個超參數的影響，如學習率、正則化費用、嵌入維度等等。這些超參數的不同取值可能會導致不同的結果。
t-SNE的主要應用領域是在視覺化高維數據方面，特別是像圖像、音訊、自然語言處理等領域中。
什么是t-SNE？为什么用它进行资料降维？
t-SNE的优点和缺点是什么？
如何调整t-SNE的参数来得到最佳的降维结果？
在t-SNE中，如何处理缺失值和离群值？
在t-SNE中，如何判断降维后的资料是否仍保持原始资料的特征？
答案：
t-SNE是一种基于机器学习的降维技术，它可以将高维度的资料降低到二维或三维的空间，使得人们可以更好地理解和可视化资料。透过嵌入学习和维度的转换，t-SNE能够在保留高维空间中的资料特征的同时，让其在低维空间中的分布更加均匀、相似。
优点：t-SNE在降维的同时，能更好地呈现资料之间的相似度；对于复杂的资料集有很好的效果；具有较强的可视化效果。缺点：计算时间较长，需要较大的计算资源；降维后的资料可能会失去原始资料的某些特征。
主要参数有两个，分别是“perplexity”和“learning rate”。perplexity指出了附近的点应作为考虑相对于每个点的数量。learning rate则是直接关系到和当前梯度的距离。调整这些参数可以更好地控制t-SNE的效果。
缺失值的处理：可以透过填补缺失值的方法，如平均值替换、插值法等。离群值的处理：可以使用一些现成的离群值检测方法，如局部敏感哈希、基于密度的局部离群值等。或者，可以使用更高的perplexity来减轻离群点的影响。
可以透过定性和定量的方式来帮助评估t-SNE的降维效果。定量的方法包括单调性和稳定性的分析；定性的方法包括视觉比较和对比原始和降维资料的分布等。