UMAP-2015-ICM

资 源 简 介

UMAP-2015-ICM

详 情 说 明

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种基于流形学习的降维技术，由McInnes等人于2015年提出。它通过保留数据在高维空间中的局部和全局结构，将数据映射到低维空间，在可视化、聚类等场景表现优异。相较于传统的PCA或t-SNE，UMAP计算效率更高且能更好处理非线性结构。其核心思想包括构建高维模糊拓扑结构、优化低维等效表示等数学框架，广泛应用于生物信息学、图像分析等领域。2015年的ICM（可能是某学术会议或竞赛缩写）标志着该算法的早期验证阶段，为后续发展奠定基础。