UMAP: интерактивные карты для анализа данных

Umap (Uniform Manifold Approximation and Projection) - это алгоритм для сжатия размерности и визуализации многомерных данных. Он применяется для проецирования данных на низкоразмерное пространство с сохранением их схожести. Umap широко используется для визуализации данных высокой размерности, таких как изображения, звук или текст.

Основная идея Umap заключается в том, чтобы сохранить глобальную и локальную структуру данных при сокращении размерности. Алгоритм начинается с построения ближайших соседей для каждого объекта в исходном пространстве данных. Затем он строит набор графов на основе этих ближайших соседей, и каждый граф представляет собой локальную структуру объектов. Далее производится сжатие размерности с помощью оптимизации распределения объектов в новом пространстве таким образом, чтобы сохранить схожесть соседей каждого объекта в исходном пространстве.

Приведу пример использования Umap на языке Python для визуализации датасета Iris:

python
import numpy as np
import seaborn as sns
import umap
# Загрузка датасета Iris
iris = sns.load_dataset("iris")
X = iris.iloc[:, :-1].values
y = iris["species"].values
# Применение Umap для снижения размерности до 2
reducer = umap.UMAP(n_components=2)
embedding = reducer.fit_transform(X)
# Визуализация результата
sns.scatterplot(x=embedding[:,0], y=embedding[:,1], hue=y)

В данном примере мы загружаем датасет Iris, который содержит информацию о трех видах ирисов: setosa, versicolor и virginica. Затем мы применяем алгоритм Umap для снижения размерности и получения двух новых признаков. Наконец, мы визуализируем результат, используя диаграмму рассеяния, где каждый класс обозначен своим цветом.

Таким образом, Umap - это мощный инструмент для визуализации многомерных данных, который позволяет сжимать размерность и сохранять структуру объектов. Он широко используется в анализе данных, машинном обучении и исследованиях.