A simple example demonstrating how to use UMAP on a larger dataset such as MNIST. We first pull the MNIST dataset and then use UMAP to reduce it to only 2-dimensions for easy visualisation.

我们将在 MNIST数据集 (手写数字的集合)上应用UMAP，以说明我们如何成功地分离数字并在低维空间中显示它们。 我们将使用以下数据和库: 1、Scikit-learn库，MNIST数字数据(load_digits);将数据分割为训练和测试样本(train_test_split); 2、UMAP库执行降维;

2021年3月5日 · UMAP是McInnes等人的一项新技术。与t-SNE相比，它具有许多优势，最显著的是提高了速度并更好地保存了数据的全局结构。例如，UMAP可以在3min之内处理完784维，70000点的MNIST数据集，但是t-SNE则需要45min。此外，UMAP倾向于更好地保...

2025年3月11日 · 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。 1. 为什么使用 UMAP？ 在数据分析、机器学习和深度学习任务中，数据通常是 高维的（如 100 维、1000 维），直接分析或可视化较困难。 UMAP 可以将高维数据降维至 2D/3D，便于可视化和理解数据结构。 UMAP 主要用于： 2. …

MNIST consists of 28x28 pixel grayscale images of handwritten digits (0 through 9). These can be unraveled such that each digit is described by a 784 dimensional vector (the gray scale value of each pixel in the image). Ideally we would like the clustering to recover the digit structure.

""" UMAP on the MNIST Digits dataset -------------------------------- A simple example demonstrating how to use UMAP on a larger dataset such as MNIST. We first pull the MNIST dataset and then use UMAP to reduce it to only 2-dimensions for easy visualisation.

2024年1月30日 · UMAP （Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种先进的非线性降维技术，用于将高维 数据集 转换为低维空间中的表示，同时尽可能保留原始数据的复杂结构和拓扑特性。 它特别适用于可视化分析和机器学习领域的预处理步骤。 流形学习：UMAP 建立在流形学习的基础上，该理论认为即使在高维空间中，许多真实世界的数据点也可以近似地分布在一个低维流形上。 通过捕捉这些隐藏的低维结构，UMAP 能够生成有意义的二维或三维投影。 代 …

为了达到这样的目标，只要把这些细胞根据其基因表达的差异大概归为几种细胞类型即可。UMAP最快、最佳，于是成了单细胞分析里最受人喜欢的方法。 不同方法在MNIST数据上的结果. UMAP的简易使用方法及code： 安装：

While UMAP can be used for standard unsupervised dimension reduction the algorithm offers significant flexibility allowing it to be extended to perform other tasks, including making use of categorical label information to do supervised dimension reduction, and even metric learning. We’ll look at some examples of how to do that below.

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 …