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知识点回顾：
- LDA线性判别
- PCA主成分分析
- t-sne降维
作业：
自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。
（一）降维的应用场景和主要用途
何时使用降维？
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高维数据可视化：当数据维度超过3维时，难以直接可视化，降维可将其映射到2D/3D。
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特征冗余或噪声：数据中存在高度相关或冗余特征时，降维可提取关键信息。
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模型训练加速：降低计算复杂度（如SVM、神经网络在高维数据中计算成本高）。
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避免维度灾难：特征数接近样本量时，模型容易过拟合，降维可缓解。
主要应用领域
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图像处理：将像素特征压缩（如人脸识别中的特征提取）。
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自然语言处理：词向量降维（如Word2Vec的300维降到2D）。
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生物信息学：基因表达数据分析。
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推荐系统：用户-物品矩阵的稀疏性处理。
总结：降维方法的选择：
- 需要可视化或保留局部结构 → t-SNE，常被用于探索性数据分析和可视化任务
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需要快速预处理或保留全局方差 → PCA。
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有标签数据且需分类优化 → LDA
（二）在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别
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MNIST数据集：
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PCA：全局结构保留，但不同数字可能重叠。
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t-SNE：局部簇更清晰，不同数字分离明显。
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环形/流形数据：
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PCA：可能将环形数据压扁成线性分布。
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t-SNE：能保留环形或非线性结构。
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（三）应用
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 加载葡萄酒数据集（13维特征，3个类别）
data = load_wine()
X = data.data
y = data.target# 数据标准化（t-SNE对尺度敏感）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)# t-SNE降维（设置random_state保证结果可复现）
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X_scaled)# 可视化对比
plt.figure(figsize=(12, 5))# PCA可视化
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='viridis', edgecolor='k')
plt.title('PCA Visualization of Wine Dataset')
plt.xlabel('PC1 ')
plt.ylabel('PC2 ')# t-SNE可视化
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='viridis', edgecolor='k')
plt.title('t-SNE Visualization of Wine Dataset')
plt.xlabel('t-SNE Dimension 1')
plt.ylabel('t-SNE Dimension 2')plt.tight_layout()
plt.show()结果：
@浙大疏锦行