简介
在前端开发中，有时需要使用机器学习算法对数据进行降维，以便更好地理解和展示数据。TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种流行的降维算法，可以在低维空间中保留数据集的结构。npm 包 @jwalsh/tsnejs 是一个基于 TSNE 算法的 JavaScript 实现，可以在前端中使用。
安装和引用
使用 npm 安装 @jwalsh/tsnejs：
npm install @jwalsh/tsnejs
然后在 JavaScript 文件中引用：
import { TSNE } from "@jwalsh/tsnejs";基本用法
使用 TSNE 算法需要准备好数据集。这里使用一个简单的示例数据集，它包含四个数据点：
const data = [ [0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1], ];
创建 TSNE 实例并设置参数：
const tsne = new TSNE({
dim: 2, // 降维后的维度数
perplexity: 2, // 定义每个点的邻近数
});在设置好参数之后，可以开始训练：
tsne.init({
data,
});
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
tsne.step();
}上面的代码中，训练了 1000 次。训练过程可以设定更多的参数和选项，以满足不同的需求。
训练完成之后，可以获取降维后的数据集：
const output = tsne.getOutput(); console.log(output);
输出结果为一个二维数组，每个子数组代表一个数据点在低维空间中的坐标。
高级用法
TSNE 算法可以选择不同的距离度量方法（欧式距离、曼哈顿距离等）。此外，TSNE 算法还可以进行可视化展示，以便更好地理解数据的分布。
以下是一个高级用法示例，使用了更复杂的数据集、距离度量和可视化展示：
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上面的代码中，导入了著名的 Iris 数据集，使用了欧式距离度量，并使用了 D3.js 库进行可视化展示。
总结
使用 npm 包 @jwalsh/tsnejs，可以方便地在前端中使用 TSNE 算法进行数据降维，以便更好地理解数据的分布和结构。使用该包的基本和高级用法已经介绍完毕，希望读者们可以通过学习和实践，进一步了解并掌握这一技术。
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