UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）は、リーマン幾何学と代数的位相幾何学に基づく理論的枠組みから発展した高速かつスケーラブルな次元削減手法であり、t-SNEと比較してグローバル構造をより多く保持しつつ可視化品質とランタイム性能に優れます ...

こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 前回の記事では、医療費データ（160次元）を主成分分析（PCA）してみました。今回は、他の次元削減（次元圧縮）の手法を使って、160次元を2次元に圧縮してみました。 言語はPython、環境はGoogle Colaboratoryを使用 ...

# MNIST Dataset Visualisation Techniques This repository explores various dimensionality reduction and visualization techniques applied to the MNIST dataset, a classic dataset of handwritten digits.

This is a modernised ManagedCode-maintained reimplementation of the JavaScript version, which was based upon the Python version. "Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) is a dimension ...