t-sne显示拥挤该怎么解决，同
一个类并不能聚集在一起，各个类之间也很拥挤，如何解决
t-SNE是一种非线性降维算法，通常用于将高维数据可视化到二维或三维空间中。由于t-SNE是基于概率分布的，因此它的可视化结果会受到数据点的分布情况、参数设置等因素的影响。
如果t-SNE显示拥挤，即同一个类别的数据点没有聚集在一起，不同类别之间也很拥挤，可能有以下几种情况和解决方法：
调整参数：t-SNE有一些参数可以调整，如perplexity、learning rate等，可以尝试不同的参数组合来优化结果。
调整距离计算方法：t-SNE使用欧几里得距离或者其他距离来计算相似度，如果数据集的特点需要使用其他距离度量方法，可以尝试修改距离计算方法。
数据清洗：对数据进行清洗，去除异常值和噪声点，可以帮助t-SNE更好地发现数据的内在结构。
使用其他算法：如果t-SNE无法得到理想的可视化结果，可以尝试使用其他降维算法，如PCA、LLE、Isomap等。
但是任何降维算法都只是在保留数据本质特征的前提下，将高维数据映射到低维空间中。对于复杂的高维数据集，完美的可视化并不是总能实现的，因此需要综合考虑多个因素，并根据具体情况进行选择和调整。