首先你需要在电脑上安装Anaconda,生成一个新的环境,方便不同Python包的版本管理: conda create --name umapTest 激活该环境: conda activate umapTest 安装需要用到的包: pip install umap-learn pip install plotly python -m ipykernel install --user --name=umapTest Git clone: git clone https://github....
AI代码解释 pip install umap-learn 接下来,我们可以使用UMAP库来对高维数据进行降维和可视化。下面是一个简单的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importumap from sklearn.datasetsimportload_digits from sklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt # 手写数字数据集 di...
pip install umap-learn[plot] (二)MNIST数据集示例 我们用一个手写数字的数据集来展示UMAP的魔法。 # 导入所需库 import umap from sklearn.datasets import load_digits # 载入手写数字数据集 digits = load_digits() # 使用UMAP进行降维,设置邻居数量为10,最小距离为0.001 mapper = umap.UMAP(n_neighbors...
pipinstallumap-learn 1. 数据准备 我们使用Python的sklearn库生成一些样本数据,以便进行UMAP降维。 AI检测代码解析 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成样本数据X,y=make_moons(n_samples=300,noise=0.05)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)plt.title('Original...
UMAP的Python实现示例 以下是使用UMAP进行数据降维的示例代码。我们将使用sklearn.datasets中的make_moons数据集来进行演示。 导入所需的库 AI检测代码解析 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportumapfromsklearn.datasetsimportmake_moons 1. 2.
要使用 UMAP 您需要安装 umap-learn 而不是 umap。 因此,如果您安装了 umap 运行以下命令来卸载 umap 并改为安装 upam-learn: pip uninstall umap pip install umap-learn 然后在你的 python 代码中确保你正在导入模块使用: import umap.umap_ as umap 代替 import umap 原文由 Rola 发布,翻译遵循 CC BY...
Python中使用UMAP 上面我们已经介绍UMAP的知识点,现在我们在Python中进行实践。 我们将在MNIST数据集(手写数字的集合)上应用UMAP,以说明我们如何成功地分离数字并在低维空间中显示它们。我们将使用以下数据和库: 1、Scikit-learn,MNIST数字数据(load_digits);将数据分割为训练和测试样本(train_test_split); ...
UMAP可以通过Python库实现，与scikit-learn兼容，支持多种距离度量和降维方法。综上所述，UMAP是一种强大的降维工具，适用于多种高维数据的可视化和分析场景，特别是在需要保留数据局部和全局结构的情况下。UMAP的核心算法步骤 UMAP（统一流形近似与投影）是一种非线性降维算法，其核心算法步骤可以总结为以下两个主要部分...
umap_learn_args:可以调用python基于umap-learn训练好的参数。 四、UMAP图形解析 UMAP图可以很好地把各个细胞簇内部的细胞聚在一起,每个小点都代表一个细胞,每个细胞所对应的簇用颜色标识,在整个空间当中,空出来的空白区明显比t-SNE图多: UMAP图比t-SNE 保留了更多整体结构信息 ...
Python中的UMAP工具是一种强大的非线性降维算法，由L. McInnes在2018年提出，其全称为Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction。UMAP在处理流形数据降维时，提供了与t-SNE类似的可视化效果，但其降维速度更快，效果更准确。其核心基于对数据的三个关键假设，旨在找到最接近原始...