UMAP-2016-MCM

资 源 简 介

UMAP-2016-MCM

详 情 说 明

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种2016年提出的非线性降维算法，尤其适用于高维数据的可视化任务。相比传统的t-SNE方法，UMAP在保持局部数据结构的同时显著提升了计算效率，其核心思想借鉴了拓扑数据分析中的流形学习理论。算法通过构建高维空间中的模糊拓扑表示，再优化低维对应关系，最终实现数据到二维或三维空间的映射。UMAP对超参数不敏感且支持监督式降维，现已成为机器学习领域处理图像、文本等高维数据的常用工具，其数学基础涉及黎曼几何与概率论。