创建一个尽可能类似于高维图的低维或二维图,生成UMAP 1和UMAP 2参数。 1 深入了解UMAP理论 UMAP的核心工作原理与t-SNE非常相似——两者都使用图布局算法在低维空间中排列数据。UMAP构建数据的高维图表示,然后优化一个低维图,使其在结构上尽可能相似。UMAP通过基于每个点的第n个最近邻的距离来局部选择半径,从而确...
PaCMAP（成对控制流形近似）是一种降维技术，作为t-SNE和UMAP等方法的替代方案被引入。该方法旨在平衡数据中局部和全局结构的保留，解决其他技术中观察到的一些挑战。它引入了成对吸引和排斥项，以在流形学习过程中控制平衡，并以其速度和处理大数据集的能力而著称，同时能够生成可解释的嵌入。优点 1、混合方法PacMAP...
1. 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP害将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-...
上图可以通过https://pair-code.github.io/understanding-umap/自己调整一下参数看一下。 3. 进一步比较UMAP与t-SNE t-SNE和UMAP大部分的表现非常相似,但以下示例明显例外:宽而稀疏的cluster中有密集的cluster(如下图所示)。UMAP无法分离两个嵌套的群集,尤其是在维数较高时。 UMAP在初始图形构造中局部距离的使用...
UMAP、t-SNE与PacMAP的终极对决 降维将数据从高维空间转换到低维空间,以简化数据解释。 在Aivia中的应用:通过选择不同的测量方法,帮助用户为不同类别实现清晰的决策边界,这些测量方法可以用于不同的聚类技术。 Aivia中的三种降维方法: 关于参数和不同使用示例的详细技术说明,请参见Aivia Wiki。
简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code./understanding-umap/。 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP还将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-SNE用了27分...