在數據科學和分析中，理解高維數據集中的底層模式是至關重要的。t-SNE已成爲高維數據可視化的有力工具。它通過將數據投射到一個較低維度的空間，提供了對數據結構的詳細洞察。但是隨着數據集的增長，標準的t-SNE算法在計算有些困難，所以發展出了Barnes-Hut t-SNE這個改進算法，它提供了一個有效的近似，允許在不增加計算時間的情況下擴展到更大的數據集。
Barnes-Hut t-SNE 是一種高效的降維算法，適用於處理大規模數據集，是 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 的一個變體。這種算法主要被用來可視化高維數據，並幫助揭示數據中的內部結構。
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