understanding-umap:了解UMAP背后的理论-源码

了解UMAP 降维是机器学习从业人员可视化和理解大型，高维数据集的强大工具。 是最广泛使用的可视化技术之一，但其性能在大型数据集中会受到影响，正确使用它可能会。 是McInnes等人的一项新技术。 与t-SNE相比，它具有许多优势，最显着的是提高了速度并更好地保存了数据的全局结构。 在本文中，我们将研究UMAP背后的理论，以便更好地了解该算法的工作原理，如何有效地使用它以及与t-SNE相比其性能如何。 yarn yarn dev 发布到github页面 yarn pub 单独制定数字 yarn dev:cech yarn dev:hyperparameters yarn dev:mammoth-umap yarn dev:mammoth-tsne yarn dev:supplement yarn dev:toy yarn dev:toy_comparison 数据预处理 对于庞大的数