作者：禅与计算机程序设计艺术
《t-SNE算法在计算机视觉中的图像处理》技术博客文章
- 引言
1.1. 背景介绍
随着计算机视觉领域的发展，数据可视化和图像处理成为了许多应用的核心部分。图像处理算法作为数据可视化技术的基础，在许多领域都发挥着重要作用。t-SNE算法，全称为t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding算法，是近年来在计算机视觉中广泛使用的一种高维空间数据挖掘算法。
1.2. 文章目的
本文旨在介绍t-SNE算法的基本原理、实现步骤以及其在计算机视觉中的应用。通过结合实际案例，帮助读者更好地理解和掌握t-SNE算法的实际应用。
1.3. 目标受众
本文主要面向具有一定编程基础和计算机视觉基础的读者，尤其适合于那些想要深入了解t-SNE算法在计算机视觉中的应用和实现过程的开发者。
- 技术原理及概念
2.1. 基本概念解释
t-SNE算法是一种基于高维空间数据挖掘的分布式算法。它的核心思想是将高维空间中的数据点映射到低维空间，使得相似的数据点在低维空间中靠近彼此，而不相似的数据点则被远离。这样做的目的是挖掘高维空间中隐藏的潜在关系。
2.2. 技术原理介绍:算法原理，操作步骤，数学公式等
t-SNE算法主要分为两个步骤：嵌入和分离。
扫描二维码关注公众号，回复：
16615937 查看本文章
(1) 嵌入：将高维空间中的数据点映射到低维空间中。这一步可以通过执行以下公式实现：
p_x = softmax(W_1 * x + b_1)
其中，W_1 和 b_1