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1. はじめに 非線形の高次元データを低次元化して可視化する道具として、t-SNEに代わってUMAPが主流になってきている。 McInnes L, Healy J, Melville J. UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction. 2018. UMAPの仕組みを論文から理解するには数学脳不足で挫折していたが、先人達の解説記事のお蔭でやっと直感的な理解できた気がするので、ここにまとめたい。 t-SNEと比べた説明もしているので、t-SNEを把握しているとより理解が早いかも。 あくまで直感的、厳密な説明でないことをご容赦いただきたい。 (2021.3.26追記:コメントで指摘を頂いた、表の間違いを修正。) (2021.7.3追記:近さ曲線の図を修正。) 2. 次元削減の方針 UMAP
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