问题描述 依据Visualizing Data using t-SNE实现t-SNE算法，并对MNIST或者Olivetti数据集进行可视化训练。 有以下几点要求： 不能使用现成的t-SNE库，例如sklearn等；可以使用支持矩阵、向量操作的库实现，例如numpy；将数据降低至二维，同一类型的数据使用同一种颜色绘制散点图。 符号介绍 x i x_i xi​：第 i i i个原始数据；

1 作业内容描述 1.1 背景 现在有一个函数 3 − s i n 2 ( j x 1 ) − s i n 2 ( j x 2 ) 3-sin^2(jx_1)-sin^2(jx_2) 3−sin2(jx1​)−sin2(jx2​)，有两个变量 x 1 x_1 x1​ 和 x 2 x_2 x2​，它们的定义域为 x 1 , x 2 ∈ [ 0 , 6 ] x_1,x_2\in[0,6] x

1. 作业内容描述 1.1 背景 数据集大小150该数据有4个属性，分别如下 Sepal.Length：花萼长度(cm)Sepal.Width：花萼宽度单位(cm)Petal.Length：花瓣长度(cm)Petal.Width：花瓣宽度(cm)category：类别（Iris Setosa\Iris Versicolour\Iris Virginica) 1.2 要求 在不调用机器学习