最新の次元圧縮法"UMAP"について - Qiita
import umap from sklearn.datasets import load_digits from scipy.sparse.csgraph import connected_components import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from sklearn.manifold import TSNE import time def main(): digits = load_digits() digits.target = [float(digits.target[i]) for i in range(len(digits.target))] # UMAP start_time = time.time() embedding = umap.UMAP().fit_transform(digits
高次元データの次元削減および2次元プロット手法 - Qiita
はじめに 本記事はPython2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用しています． jupyter notebook上で動作確認済みです．(%matplotlib inlineは適当に修正してください) SklearnのManifold learningの記事を参考にしています． 多様体学習と言われる手法について，sklearnのdigitsサンプルを用いて説明します． 特にt-SNEはKaggleなどでもたまに使用されている，多次元データの可視化に適した手法です． また可視化だけでなく，元のデータと圧縮されたデータを結合することで，単純な分類問題の精度を向上することができます． 目次 データの生成 線形要素に注目した次元削減 Random Proj
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