怎么用python调用算法包_UMAP降维算法python包的安装和使用

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我是靠谱客的博主典雅台灯，最近开发中收集的这篇文章主要介绍怎么用python调用算法包_UMAP降维算法python包的安装和使用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、UMAP算法的定义：

统一流形近似与投影(UMAP)是一种降维技术，可以用于类似于t-SNE的可视化，也可以用于一般的非线性降维。该算法基于对数据的三个假设:

1、数据均匀分布在黎曼流形上;

2、黎曼度量是局部常数(或者可以近似);

3、该管汇是局部连接的。

根据这些假设，可以用模糊拓扑结构对流形进行建模。通过搜索具有最接近的等价模糊拓扑结构的数据的低维投影来发现嵌入。

二、UMAP包的安装：

UMAP依赖于sciki -learn，因此UMAP与sciki -learn的依赖关系就像numpy和scipy之间的依赖关系。由于性能原因，UMAP增加了对numba的需求。最初的版本使用了Cython，但是Numba改进的代码清晰度、简单性和性能使转换成为必要。

(一)UMAP包使用所要具备的要求：

Python 3.6 或者更高

提前安装numpy

提前安装scipy

提前安装scikit-learn

提前安装numba

提前安装matplotlib

提前安装datashader

提前安装holoviews

pynndescent(安装pynndescent可以显著地提高性能)

(二)安装UMAP包的方法主要有三种：

1、通过pip进行安装：

pip install umap-learn或者pip install umap-learn[plot](具有画图功能)

2、使用anaconda手动安装：

conda install numpy scipy

conda install scikit-learn

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