UMAP is a general purpose manifold learning and dimension reduction algorithm. It is designed to be compatible with scikit-learn, making use of the same API and able to be added to sklearn pipelines. If you are already familiar with sklearn you should be able to use UMAP as a drop in replacement for t-SNE and other dimension reduction classes.

2024年10月28日 · 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 the data: The manifold is locally connected.

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 the data

2020年3月30日 · 降维是一种处理高维数据的关键技术，而Python UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种强大的降维工具，它在保留数据结构的同时，将高维数据映射到低维空间。本文将详细介绍Python UMAP的功能、用法以及如何利用它来高效降维和可视化大 …

2024年3月8日 · umap（Uniform Manifold Approximation and Projection） 是一种非线性降维技术，它能够在保留数据结构的同时将高维数据映射到低维空间。 umap基于一种称为 “流形学习” 的技术，该技术假设高维数据存在于一个低维流形上。 通过在低维空间中找到数据的最佳表示。 umap算法结合了 局部邻域结构 和 全局拓扑信息，能够更好地捕捉数据的非线性结构。 并且提供了简单易用的接口，可以帮助用户快速进行数据降维和可视化操作。 它核心算法基于一种 随 …

2022年4月25日 · 参数 umap 为训练神经网络以学习基于 umap 的数据转换提供支持。 这可用于支持更快地推断新的看不见的数据、更强大的逆变换、UMAP 的自动编码器版本和半监督分类（特别是对于被 UMAP 很好分离的数据和非常有限的标记数据）。

For more detail on how this can go wrong, and how we can fix it using Parametric UMAP, see Transforming New Data with Parametric UMAP. To demonstrate this functionality we’ll make use of scikit-learn and the digits dataset contained therein (see How to Use UMAP for an example of the digits dataset).

2025年3月11日 · 文章浏览阅读839次，点赞18次，收藏13次。UMAP（均匀流形逼近与投影，Uniform Manifold Approximation and Projection） 是一种 降维算法，用于 数据可视化、特征提取，特别适用于 高维数据的非线性降维，与 t-SNE 类似，但计算速度更快，保留全局结构更好。比 t-SNE 更快，适用于大规模数据集，并且能更好地 ...

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 …

2019年8月11日 · 单细胞转录组中 UMAP的安装. Installing UMAP depends upon scikit-learn, and thus scikit-learn's dependencies such as numpy and scipy. UMAP adds a requirement for numba for performance reasons. The original version used Cython, but the improved code clarity, simplicity and performance of Numba made the transition necessary. Requirements ...