Certaines fonctionnalités de mes données ont de grandes valeurs, tandis que d'autres fonctionnalités ont des valeurs beaucoup plus petites.
Est-il nécessaire de centrer + l'échelle des données avant d'appliquer t-SNE pour éviter un biais vers les valeurs plus grandes?
J'utilise l'implémentation sklearn.manifold.TSNE de Python avec la métrique de distance euclidienne par défaut.