PCA VS t-SNE 的区别

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和t分布邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE）都是常用的降维方法，但它们的处理方式及结果有很大的不同。

PCA

算法简介

PCA是一种线性降维方法，它通过将原始数据映射到低维空间中来实现降维。具体来说，PCA通过对协方差矩阵进行特征值分解来找到数据中的主要特征向量，然后将原始数据投影到这些特征向量上来实现降维。

优点

1. 线性可解。
2. 计算速度快。
3. 可以很好地处理大量的数据。

缺点

1. 只能处理线性关系，难以处理非线性关系。
2. 无法保留原始数据中的局部结构。

t-SNE

算法简介

t-SNE是一种流形学习方法，它可以保留原始高维数据中的局部和全局结构。t-SNE搜索数据点的邻域并评估其相似性得到一个距离矩阵，然后通过迭代地优化一个损失函数，将数据点映射到低维空间中。

优点

1. 能够保留数据的局部结构，可以更好地展示数据的聚类效果。
2. 很适合对高维空间的非线性结构进行可视化分析。

缺点

1. 计算时间复杂度较高，不适用于处理大量的数据。
2. 对于数据点数量较少的数据集，t-SNE算法容易出现过拟合现象。

总结

综上所述，PCA和t-SNE各有其优缺点。PCA适用于大规模数据集的线性降维和特征提取，而t-SNE适用于聚类和可视化高维数据。根据应用场景选择相应的算法可以有效提高数据分析的效率。