Python T-SNE无法将高维数据转换为超过4维的数据

我想在DBSCAN集群算法中使用T-sne特性，但sklearn实现并没有针对n_components>4运行

from sklearn.manifold import TSNE
X = np.array([[0, 0, 0,2, 0, 0,2], [0, 1, 1,53, 0, 0,2], [1, 0, 1,12, 0, 0,2], [1, 1, 1,75, 0, 0,2]])
X_embedded = TSNE(n_components=5).fit_transform(X)

错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-79c671f39a06> in <module>
----> 1 tsne_data = model.fit(clustering_ready_data_encoded)

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py in fit(self, X, y)
    902         y : Ignored
    903         """
--> 904         self.fit_transform(X)
    905         return self

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py in fit_transform(self, X, y)
    884             Embedding of the training data in low-dimensional space.
    885         """
--> 886         embedding = self._fit(X)
    887         self.embedding_ = embedding
    888         return self.embedding_

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py in _fit(self, X, skip_num_points)
    685 
    686         if self.method == 'barnes_hut' and self.n_components > 3:
--> 687             raise ValueError("'n_components' should be inferior to 4 for the "
    688                              "barnes_hut algorithm as it relies on "
    689                              "quad-tree or oct-tree.")

ValueError: 'n_components' should be inferior to 4 for the barnes_hut algorithm as it relies on quad-tree or oct-tree.

ValueError回溯（最近一次调用）
在里面
---->1 tsne\u数据=model.fit（聚类\u就绪\u数据\u编码）
~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold//u t\u sne.py适合（self，X，y）
902 y:忽略
903         """
-->904自拟合变换（X）
905回归自我
~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold//u t\u sne.py in fit\u transform（self，X，y）
884在低维空间中嵌入训练数据。
885         """
-->886嵌入=自适配（X）
887自嵌入u=嵌入
888返回自嵌入_
~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/manifold//u t\u sne.py in\u fit（self，X，skip\u num\u points）
685
686如果self.method=='barnes_-hut'和self.n_组件>3：
-->687 raise VALUE ERROR（“'n_components'应小于4表示”
688“所依赖的barnes_-hut算法”
689“四叉树或oct树。”）
ValueError：“n_components”对于barnes_-hut算法应低于4，因为它依赖于四叉树或oct树。

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我知道T-sne不适合用于聚类算法中的功能，但我仍想尝试。

您可以将method='exact'设置为barnes\u，但显然仅在n\u组件时有效