UMAP

在机器学习领域，降维是一项至关重要的技术，它旨在减少数据集的属性数量，同时尽可能保留其关键信息。高维数据不仅会增加计算成本，还可能导致“维度灾难”，使模型性能下降。降维通过消除冗余特征和噪声，提升模型训练效率与泛化能力，并为数据可视化提供可能。 降维方法主要分为两大类：线性降维与非线性降维。线性方法假设数据存在于一个线性子空间，而非线性方法则能处理更复杂的流…