t-SNE використовує гауссове ядро як у високому, так і в низькому просторах

t-SNE завжди дає однаковий результат при різних запусках

t-SNE мінімізує розбіжність Кульбака-Лейблера між розподілами подібностей у високому та низькому просторах

t-SNE зберігає глобальні відстані між кластерами

t-SNE є лінійним методом, подібним до PCA