树状SNE t-SNE和层次聚类是探索性数据分析的流行方法，特别是在生物学中。 在加快t-SNE并获得更细粒度结构的最新进展的基础上，我们将两者结合起来创建树SNE，这是一种基于堆叠一维t-SNE嵌入的层次化聚类和可视化算法。 我们还介绍了alpha聚类，它基于多个规模的聚类稳定性，推荐了最佳的聚类分配，而无需预知聚类的数量。 我们证明手写数字图像，血细胞的大规模细胞计数（CyTOF）数据和视网膜细胞的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据对树SNE和alpha聚类的有效性。 此外，为了证