啥是umap？
umap就是一種降維算法
umap有啥用？
說白了，就是對向量進行聚類降維，最后可以把比較相似的向量給聚堆，如果映射到一個n維空間（2<= n <=原始維度），就會發現比較相似度較高的向量是一堆，不相似的向量兩兩的距離會離得較遠
如何用？
官網參考鏈接：https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/
安裝：
pip：pip install umap-learn
conda：conda install -c conda-forge umap-learn
這倆安裝方式都可以，我比較建議pip安裝，如果安裝后發現import umap報錯，我建議用conda uninstall umap-learn和pip uninstall umap-learn都卸載后重新裝
使用：
輸入M * N（M為向量個數，N為向量維度）的矩陣—>輸出M * K(M為向量個數，K為自定義的降維后維度)
在官網上有很多例子，這里就不列舉了。但值得注意的是，umap官網的一些樣式是依賴于holoview這個包的，所以如果不裝holoview的話有些例子是跑不出來的。怎么裝holoview呢？貼個官網鏈接：https://holoviews.org/。實

總結

以上是生活随笔為你收集整理的UMAP安装和使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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