تُعد طريقة t-SNE والترقيم الهرمي من الأساليب الشائعة في التحليل الاستكشافي للبيانات، خاصة في مجالات البيولوجيا. وبناءً على التطورات الحديثة التي سرّعت من عملية t-SNE وسمحت بالحصول على هيكل أكثر دقة، قمنا بدمج هاتين الطريقتين لتطوير "tree-SNE"، وهي خوارزمية ترقيم هرمي وتصور تعتمد على تراكيب متعددة الأبعاد ذات بعد واحد من t-SNE. كما قمنا بتمثيل "الترقيم ألفا" (alpha-clustering)، التي تُوصي بتعيين المجموعات الأمثل دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بعدد المجموعات، وذلك بناءً على استقرار المجموعات عبر مقاييس متعددة. ونُظهر فعالية tree-SNE والترقيم ألفا على صور الأرقام المكتوبة بخط اليد، وبيانات التحليل الكتلي للخلايا (CyTOF) من خلايا الدم، بالإضافة إلى بيانات التسلسل الجيني للRNA في خلايا واحدة (scRNA-seq) من خلايا الشبكية. علاوةً على ذلك، لتأكيد صحة التصوير البصري، استخدمنا الترقيم ألفا للحصول على نتائج ترقيم غير مراقبة تنافس النماذج الرائدة في مجالها على عدة مجموعات بيانات صورية. ويمكن الوصول إلى البرنامج عبر الرابط: https://github.com/isaacrob/treesne.