UMAP Dimensionality Reduction in Python

Опубликовано: 11 Декабрь 2022
на канале: Statistics and Risk Modeling

1,253

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.
You are welcome to provide your comments and subscribe to my YouTube channel.

The Python code is uploaded into https://github.com/AIMLModeling/UMAP

На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн UMAP Dimensionality Reduction in Python длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь Statistics and Risk Modeling 11 Декабрь 2022, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 1,253 раз и оно понравилось 15 зрителям. Приятного просмотра!