在大数据时代，我们经常面临高维数据的挑战。高维数据的可视化不仅能够帮助我们理解数
据的内在结构，还能够揭示数据中的模式和关联。本文将详细介绍几种高维数据可视化技术，
并提供相应的 Python 代码示例。
#### 1. t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
t-SNE 是一种非线性降维算法，它能够将高维数据映射到低维空间（通常是二维或三维），同
时保持数据间的相对距离不变。这使得 t-SNE 非常适合用于高维数据的可视化。
**代码示例：**
```python
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_digits
# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 应用 t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 可视化
plt.figure(figsize=(6, 5))
sns.scatterplot(x=X_tsne[:, 0], y=X_tsne[:, 1], hue=y, palette=sns.color_palette("hls", 10))
plt.title('t-SNE visualization of high-dimensional data')
plt.show()
```
#### 2. PCA（主成分分析）
PCA 是一种线性降维技术，通过正交变换将数据转换到新的坐标系统中，使得数据的任何投
影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标上，依此类
推。
**代码示例：**
```python
from sklearn.decomposition import PCA
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