使用UMAP进行降维和可视化
在处理大数据集时，降维是最重要的方面之一，因为它有助于将数据转换为低维，以便我们能够识别一些重要的特征及其属性。它通常用于避免在分析大数据集时产生的维度问题。当我们在进行数值分析或创建机器学习模型时，处理高维数据可能会很困难。使用高维数据集会导致高方差，并且模型不会被推广。如果我们降低维度，我们可以使机器学习模型更一般化，避免过度拟合。UMAP是一个开源的Python库，可以帮助可视化降维。在本文中，我们将探讨UMAP提供的一些功能。让我们开始…安装所需的库我们将首先使用pip安装UMAP库。下
