umap-js

umap-js

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。

UMAP-JS降维技术JavaScript实现数据可视化机器学习Github开源项目

构建状态

UMAP-JS

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:

  • 优化步骤使用随机嵌入而非谱嵌入作为种子。这对较小的数据集给出了可比较的结果。谱嵌入计算依赖于在JS中难以高效完成的特征值/特征向量计算。
  • 没有针对角度距离或稀疏数据表示的专门功能。

使用方法

安装

yarn add umap-js

同步拟合

import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); const embedding = umap.fit(data);

异步拟合

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 });

逐步拟合

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();

使用标签进行监督投影

import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); umap.setSupervisedProjection(labels); const embedding = umap.fit(data);

拟合后转换额外的点

import { UMAP } from 'umap-js'; const umap = new UMAP(); umap.fit(data); const transformed = umap.transform(additionalData);

参数

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, });

测试

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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