UMAP-2016-ICM

资 源 简 介

UMAP-2016-ICM

详 情 说 明

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种2016年提出的降维技术，由ICM（International Congress of Mathematicians）会议论文首次公开发表。该算法在机器学习和数据可视化领域具有重要意义，能够高效地将高维数据映射到低维空间同时保持原始数据的拓扑结构。相比传统方法如t-SNE，UMAP在运算速度和内存效率方面表现出明显优势，尤其适合处理大规模数据集。其核心思想基于黎曼几何和代数拓扑理论，通过构建高维空间和低维空间的概率分布模型来实现数据结构的保留。由于算法效果出色且计算效率高，UMAP已成为当今数据科学领域最受欢迎的降维工具之一。