在大数据时代，高维数据的处理与可视化成为一项重要挑战。今天，我们用Python来探索一种强大的工具——t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding），它能将复杂的高维数据降到二维或三维空间中，方便我们直观地观察数据结构！📊

首先，你需要安装必要的库：`numpy`, `matplotlib`, 和 `sklearn`。接着，加载你的图片数据集，并对每张图片提取特征向量。例如，可以使用预训练的卷积神经网络模型提取深度特征。然后，利用`sklearn.manifold.TSNE`类进行降维操作，设置合适的参数如`perplexity`和`n_components`。最后，使用`matplotlib`绘制降维后的结果，不同类别的图片会呈现出不同的分布模式。🎨

这种方法非常适合用于图像分类任务中的聚类分析，帮助研究人员快速理解数据间的内在联系。💡快来试试吧！