UMAP Dimensionality Reduction in Python
UMAP is a dimensionality reduction technique that assumes the available data samples are evenly distributed across a topological space, which can be approximated from these finite data samples and mapped to a lower-dimensional space.
t-SNE preserves local structure in the data, while UMAP preserves both local and most of the global structure in the data.
I compared UMAP with t-SNE and summarized the features of UMAP.
Then I demonstrated how to use UMAP in Python.
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The Python code is uploaded into https://github.com/AIMLModeling/UMAP
Auf dieser Seite können Sie das Online-Video UMAP Dimensionality Reduction in Python mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer Statistics and Risk Modeling 11 Dezember 2022 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 1,253 Mal angesehen und es wurde von 15 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!
