2025年1月9日 · umap 图，全称是 统一流形逼近与投影图 ，是数据降维可视化的神器 它能把复杂的高维数据，巧妙地投影到二维或三维空间，让我们一眼看清数据分布与关系。

2023年9月16日 · UMAP是一种非线性降维和可视化算法，全称为Uniform Manifold Approximation and Projection（均匀流形近似和投影）。 它是一种基于图论和流形学习的方法，用于将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和分析。 UMAP的主要目标是保持数据点之间的局部结构和全局结构。 它通过构建数据点之间的邻近关系图，并利用图的拓扑结构进行流形近似和优化。 UMAP使用了一种称为高维距离的度量方式，在低维空间中通过最小化原始距离和映射距离之间的差异来 …

本文将介绍一种流行的降维技术Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)的内部工作原理，并提供一个 Python 示例。 (UMAP) 如何工作的？ 分析 UMAP 名称. 让我们从剖析 UMAP 名称开始，这将使我们对算法应该做什么有一个大致的了解。

2024年3月3日 · 降维算法：在单细胞转录组生信分析中，常见的 降维算法 有两种， UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 和T-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)。 UMPA 运算速度会更快，并且在保留 数据结构 的同时提供了更好的扩展性。 1. 学习高维空间中数据点间的距离. UMAP首先使用Nearest-Neighbor-Descent算法来找到每个数据点的最近邻。 这个过程可以通过调整UMAP的 超参数 n_neighbors来指定我们想要使用多少个近 …

2024年9月9日 · 一、【umap图】定义&用途. 1．定义：umap图是一种基于非线性降维的可视化方式，将高维数据映射到二维或三维空间，并保持数据之间的相对距离和结构，从而使得聚类、异质性和样本间的差异更为明显。 2．用途：

2025年3月10日 · UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）的横空出世，解决了这些问题。 UMAP的优势 ：在笔记本电脑上，它只需几分钟就能将百万级高维数据降到2D/3D，同时保留数据的全局结构和局部细节。

2025年1月20日 · UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种 非线性降维 技术，主要用于数据可视化和异常检测。 它通过构建数据的拓扑图并优化低维表示，能够在保留数据结构和相对距离的同时，将高维数据映射到低维空间。 UMAP的核心原理是基于拓扑数据分析和流形学习。 它使用图论和优化方法来构建数据的低维表示。 具体步骤包括： 确定数据的邻近关系：UMAP首先计算数据点之间的邻近关系，可以使用k最近邻算法或基于距离的方法。 构建数 …

Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) is a dimension reduction technique that can be used for visualisation similarly to t-SNE, but also for general non-linear dimension reduction. The algorithm is founded on three assumptions about …

2025年1月11日 · 一、【umap图】定义&用途. 1．定义：umap图是一种基于非线性降维的可视化方式，将高维数据映射到二维或三维空间，并保持数据之间的相对距离和结构，从而使得聚类、异质性和样本间的差异更为明显。 2．用途：

2024年7月3日 · UMAP is a manifold learning technique that aims to reduce the dimensionality of data while preserving its topological structure. It is particularly useful for visualizing high-dimensional datasets in a low-dimensional space, typically two or three dimensions.