UMAP: 统一流形近似与投影——高效降维利器

UMAP: 统一流形近似与投影——高效降维利器

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/um/umap

项目介绍

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种强大的维度约简技术，旨在提供类似t-SNE的可视化功能，同时也适用于一般的非线性维度约简任务。它基于三个核心假设来建模数据的流形结构：数据均匀分布在黎曼流形上；局部的黎曼度量几乎保持不变；流形局部连通。算法通过寻找一个低维投射，使得该投射在模糊拓扑结构上尽可能接近原数据的结构。UMAP的强大在于其不仅能够进行可视化，还能在保持数据复杂结构的同时简化高维数据。

主要特点：

• 高效处理大规模数据集：适合处理百万级维度的数据。
• 多样的距离支持：包括非度量距离，如余弦相似性。
• 监督与半监督学习支持：可利用标签信息优化降维过程。
• 新点添加能力：可以在已有嵌入中加入新数据点。
• 丰富的生态系统集成：易于与其它机器学习库配合使用。

项目快速启动

首先，确保你的环境已安装Python 3.6或更高版本，并准备好以下依赖：numpy, scipy, scikit-learn, 和 numba。可以通过以下命令安装UMAP：

pip install umap-learn

若需使用绘图功能，可以安装含图表依赖的扩展版：

pip install umap-learn[plot]

示例代码

接下来，展示如何使用UMAP对digits数据集进行降维处理：

import umap
from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
embedding = umap.UMAP(n_neighbors=15, min_dist=0.1).fit_transform(digits.data)

# 这里的结果将是一个降维后的数据表示

应用案例和最佳实践

UMAP在众多领域得到应用，特别是在数据分析与可视化的场景中。例如，在图像识别中的特征提取、自然语言处理中词向量的可视化、生物信息学基因表达数据的分析等。最佳实践中，选择合适的邻居数量(n_neighbors)和最小距离(min_dist)对于捕获正确的局部与全局结构至关重要。另外，实验不同的距离度量(metric)可以帮助优化特定数据集的表现。

典型生态项目

UMAP因其灵活性和效率，被广泛应用于数据科学的多个生态系统中。例如，结合HDBSCAN进行无监督聚类分析，或者与Bokeh、Plotly等可视化工具集成以增强交互式数据展示。此外，densMAP作为UMAP的一个扩展，能够保留数据的局部密度信息，非常适合于单细胞转录组数据分析等领域，进一步拓宽了UMAP的应用边界。

---

本文档提供了UMAP的基本介绍、快速启动指南、应用示例以及它在生态系统中的位置。希望这能帮助开发者和数据分析师快速上手并充分利用UMAP的强大功能。

umap Uniform Manifold Approximation and Projection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/umap