Feedback on t-SNE script: ideas to improve clarity and usability

Feature description

Hi! I tested your t_stochastic_neighbour_embedding.py script on my local setup and it runs well thanks for sharing it!

I have a few suggestions that might improve clarity and usability for others:

Visualization: Consider adding a matplotlib scatter plot to show the t-SNE result. It helps users see the clustering visually.

Reproducibility: Adding random_state=42 to the TSNE() constructor would make the output consistent across runs.

Parameter transparency: Explicitly setting perplexity, learning_rate, and n_iter could help learners understand how t-SNE behaves.

Import error handling: A simple try/except block for sklearn imports could guide users if they haven't installed the package.

Let me know if you'd like help implementing any of these — happy to collaborate!

Bắt đầu bằng cách đọc t_stochastic_neighbour_embedding.py và cách sử dụng TSNE hiện tại. Xem xét các thay đổi được đề xuất về trực quan hóa, khả năng tái lập, tham số và xử lý import, sau đó xác nhận những đề xuất nào nằm trong phạm vi. Công việc được coi là hoàn tất khi các cải tiến đã chọn được triển khai và script vẫn tiếp tục chạy như mong đợi.