UMAP：比t-SNE更好的降维算法
文章目录1. 论文整体思路2. 背景补充单纯形 (Simplices)单纯复形 (Simplicial complex)3. 理论应用4. 一些改进问题1：如何为开覆盖选择正确的球半径？问题2：更高的维度上的数据很多点是完全孤立的。问题3：局部度量标准不兼容性。找到一个低维表示5. UMAP 算法6. 数学表达高维空间的分布低维空间的分布交叉熵作为代价函数Algorithm description7. 实验结果论文题目：UMAP: Uniform Manifold Approximation a
