在Scikit-learn中，可以使用TSNE類來實現(xiàn)t-SNE降維。以下是一個簡單的示例代碼：
from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個示例數(shù)據(jù)集
X = np.random.rand(100, 10)
# 實例化t-SNE對象
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
# 擬合數(shù)據(jù)并進行降維
X_embedded = tsne.fit_transform(X)
# 輸出降維后的數(shù)據(jù)
print(X_embedded)
在上面的示例中，我們首先創(chuàng)建一個隨機數(shù)據(jù)集X，然后實例化一個t-SNE對象tsne并對數(shù)據(jù)進行擬合和降維。最后打印出降維后的數(shù)據(jù)X_embedded。
需要注意的是，t-SNE算法的運行時間較長，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時。因此，建議對數(shù)據(jù)進行適當?shù)念A處理和調參，以提高算法的運行效率和降維效果。
