HUMAP项目安装与配置指南

HUMAP项目安装与配置指南

humap Hierarchical Uniform Manifold Approximation and Projection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/humap

1. 项目基础介绍

HUMAP（Hierarchical Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种基于UMAP的层级维度降低技术。它能够帮助用户在探索大型数据集时关注重要信息，同时减少视觉负担，并可以根据信息需求钻取层级。该项目的详细算法描述可以在其发表的ArXiv论文中找到。此仓库还包含了一个C++实现的UMAP。

项目主要使用的编程语言是C++，同时提供了Python接口。

2. 关键技术和框架

• UMAP：统一流形近似和投影技术，是一种用于降维的非线性技术。
• scikit-learn：Python机器学习库，提供简单有效的数据挖掘和数据分析工具。
• NumPy：强大的Python数值计算库。
• pybind11：一个用于C++和Python之间绑定的库。
• pynndescent：用于生成可重复结果的最近邻 descent 算法库。
• Eigen：C++模板库，用于线性代数、矩阵和向量运算。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• numpy
• scipy
• scikit-learn
• pybind11
• pynndescent (用于生成可重复结果)
• Eigen (C++)

安装步骤

使用PyPI安装

1. 打开命令行工具（如终端或命令提示符）。
2. 输入以下命令安装HUMAP：

pip install humap

使用conda安装

如果偏好使用conda，可以执行以下命令：

conda install humap

手动安装

1. 下载项目文件。
2. 打开命令行工具，导航至下载的项目文件夹。
3. 运行以下命令构建wheel包：

python setup.py bdist_wheel

4. 使用pip安装生成的wheel包：

pip install dist/humap*.whl

注意事项

• 如果使用pip安装且系统为Unix，请确保将Eigen头文件放置在/usr/local/include目录下；如果是Windows系统，则应放置在C:\Eigen目录下。

完成以上步骤后，您就可以开始使用HUMAP项目进行开发了。如有更多配置需求，请参考项目的README文件或相关文档。

humap Hierarchical Uniform Manifold Approximation and Projection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/humap