
JavaScript实现的UMAP算法用于降维和数据可视化
umap-js是UMAP算法的JavaScript实现,为数据降维和可视化提供高效解决方案。该库支持同步、异步和逐步拟合,以及监督投影和数据转换。通过npm安装,umap-js提供灵活的参数配置,适用于浏览器和Node.js环境下的数据分析与可视化项目。它是t-SNE的替代方案,可用于非线性降维。umap-js使用随机嵌入而非谱嵌入作为优化起点,适用于较小数据集。它不包含角度距离和稀疏数据表示的特殊功能,但保留了UMAP的核心算法特性。
这是一个基于Python实现(https://github.com/lmcinnes/umap)的JavaScript重新实现的UMAP。
统一流形近似和投影(UMAP)是一种降维技术,可以用于类似t-SNE的可视化,也可用于一般的非线性降维。
Python实现和JS移植版本之间有一些重要的区别:
yarn add umap-js
import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); const embedding = umap.fit(data);
import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); const embedding = await umap.fitAsync(data, epochNumber => { // 检查进度并给予用户反馈,或返回 `false` 以停止 });
import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); const nEpochs = umap.initializeFit(data); for (let i = 0; i < nEpochs; i++) { umap.step(); } const embedding = umap.getEmbedding();
import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); umap.setSupervisedProjection(labels); const embedding = umap.fit(data);
import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); umap.fit(data); const transformed = umap.transform(additionalData);
UMAP构造函数可以通过UMAPParameters对象接受多个超参数,下面描述了最常见的参数。更多详情请参见umap.ts。
| 参 数 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
nComponents | 将数据投影到的组件(维度)数量 | 2 |
nEpochs | 通过SGD优化嵌入的轮数 | (自动计算) |
nNeighbors | 构建模糊流形的最近邻数量 | 15 |
minDist | 嵌入点之间的有效最小距离,与spread一起控制嵌入的聚集/分散性质 | 0.1 |
spread | 嵌入点的有效比例,与minDist一起控制嵌入的聚集/分散性质 | 1.0 |
random | 用于控制随机过程的伪随机数生成器 | Math.random |
distanceFn | 要使用的自定义距离函数 | euclidean |
const umap = new UMAP({ nComponents: 2, nEpochs: 400, nNeighbors: 15, });
umap-js使用jest进行测试。
yarn test
这不是 Google 官方支持的产品


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