UMAP：强大的可视化&异常检测工具
数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题，PCA的速度相对很快，但代价是数据缩减后会丢很多底层的结构信息； tSNE可以保留数据的底层结构，但速度非常慢；UMAP是2018年被提出的降维和可视化算法，它使用Uniform流形近似和投影（UMAP），既可以获得PCA的速度优势，同时还可以保留尽可能多的数据信息，而且其可视化效果也非常美观，如下：UMAP 在其当前的化身中取得了一些重大胜利。Umap介绍统一..
