使用plotly绘制三维UMAP降维可视化图表

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本文介绍了如何使用R语言和plotly包实现UMAP降维到三维并进行可视化。通过示例展示了UMAP算法在iris数据集上的应用,创建了交互式的三维散点图,帮助理解高维数据的结构和模式。

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使用plotly绘制三维UMAP降维可视化图表

UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种用于降维和可视化高维数据的算法。在这篇文章中,我们将使用R语言中的plotly包来实现将数据降维到三维,并可视化降维后的数据。

首先,我们需要安装并加载所需的R包。确保已经安装了plotly和umap这两个包。

# 安装所需包
install.packages("plotly")
install.packages("umap")

# 加载包
library(plotly)
library(umap)

接下来,我们将生成一些示例数据来演示UMAP的工作原理。在本例中,我们使用iris数据集。

# 读取iris数据集
data(iris)

# 提取样本数据和标签
samples <- iris[, -5]
labels <- iris$Species

现在,我们可以使用UMAP算法对样本数据进行降维。UMAP函数需要两个参数:要降维的数据和目标维度。在这里,我们将把数据降到三维。

# 使用UMAP算法进行降维
umap_result <- umap(samples, n_compone
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