¿Deberían los datos estar centrados + escalados antes de aplicar t-SNE?

Algunas de las características de mis datos tienen valores grandes, mientras que otras tienen valores mucho más pequeños.

¿Es necesario centrar + escalar datos antes de aplicar t-SNE para evitar sesgos hacia los valores más grandes?

Uso la implementación sklearn.manifold.TSNE de Python con la métrica de distancia euclidiana predeterminada.

El centrado no debería importar ya que el algoritmo solo opera en distancias entre puntos, sin embargo, es necesario volver a escalar si desea que las diferentes dimensiones sean tratadas con la misma importancia, ya que la norma 2 estará más influenciada por dimensiones con gran varianza.