相比于PCA,TSNE和UMAP拥有更好的非线性映射性能和更好的可视化效果。而UMAP相比于TSNE,是一种高效的算法并且更稳定,在保留全局结构的同时,可以更好地处理跨层次的数据。在实践中,当数据维度高或者有复杂的结构时,TSNE或UMAP都是更好的选择。而PCA通常用于较少维度的线性数据。需要根据实际应用需求和数据特征选择适合...
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使用sklearn.decomposition.PCA进行实现: fromsklearn.decompositionimportPCA pca=PCA(n_components=2)reduced_data=pca.fit_transform(data) 常用于特征提取、去噪、降维等。 UMAP: 使用umap-learn库: importumap reducer=umap.UMAP(n_neighbors=15,min_dist=0.1)reduced_data=reducer.fit_transform(data) 可根据数...
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