89、实验设置与结果讨论

实验设置与结果讨论

1. 实验设计

在进行任何实验之前，明确的实验设计是至关重要的。实验设计不仅决定了实验的有效性，还影响了结果的可重复性和可靠性。以下是本次实验设计的主要组成部分：

1.1 实验目的

本次实验旨在评估几种不同的降维方法在高维数据集上的表现，特别是UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）方法。实验的重点在于比较UMAP与其它流行降维方法（如t-SNE、Isomap、LLE等）在不同数据集上的性能，从而为未来的研究提供参考。

1.2 实验假设

我们假设UMAP在高维数据集上的降维效果优于其他方法，尤其是在保持局部结构和全局结构方面。同时，我们也假设UMAP在大规模数据集上的计算效率更高。

1.3 变量控制

为了确保实验结果的准确性，我们对以下变量进行了严格控制：

• 数据集 ：使用相同的高维数据集进行实验，避免因数据差异导致的偏差。
• 参数设置 ：所有方法使用相同的参数设置，如邻居数、输出维度等。
• 硬件环境 ：在同一台高性能服务器上运行所有实验，确保硬件条件一致。

1.4 实验环境

实验在一台配置为Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v4 @ 2.60GHz，内存为256GB的服务器上进行。操作系统为Ubuntu 20.04 LTS，Python版本