isomap函数用法

Isomap (短程距离保持映射)是一种非线性的数据降维技术，它通过构建邻域结构并保持局部几何相似性来减少高维数据的复杂度。在Python的Scikit-Learn库中，并没有直接叫做"isomap"的函数，而是使用`sklearn.manifold.Isomap`这个类。以下是基本的用法步骤：

1. 导入所需的模块：

from sklearn.manifold import Isomap
import numpy as np

2. 初始化Isomap对象并设置必要的参数，如嵌入维度（n_components）：

n_neighbors = 10  # 近邻数目
embedding_dim = 2  # 降低后的维度

isomap = Isomap(n_neighbors=n_neighbors, n_components=embedding_dim)

3. 使用数据集训练模型：

data = ...  # 你的高维数据，例如二维数组
X_reduced = isomap.fit_transform(data)

4. `fit_transform()`会同时进行学习和转换，返回降维后的数据。