用matlab编写umap

UMAP是一种比较新的降维算法，目前在Matlab上并没有现成的函数库可以直接调用。但可以使用Matlab中的一些函数和工具箱来实现UMAP算法。

以下是一个基于Matlab的UMAP实现的示例代码，仅供参考：

% 加载数据
load fisheriris.mat
X = meas;

% 设置UMAP参数
n_neighbors = 10; % 邻居数
min_dist = 0.1; % 最小距离
metric = 'euclidean'; % 距离度量
n_components = 2; % 降维后维数

% 计算距离矩阵
D = pdist(X, metric);

% 计算k近邻图
knn_graph = knnsearch(X, X, 'K', n_neighbors+1);
knn_graph = knn_graph(:, 2:end);
knn_graph = sparse(repmat((1:size(X,1))', n_neighbors, 1), knn_graph(:), ...
    ones(numel(knn_graph), 1), size(X, 1), size(X, 1));

% 计算最小生成树
tree = graphminspantree(knn_graph, 'Method', 'Kruskal');

% 构建高维空间的随机游走矩阵
p = 1./sum(tree, 2);
P = spdiags(p, 0, size(X, 1), size(X, 1)) * tree;

% 迭代计算低维空间的随机游走矩阵
Y = randn(size(X, 1), n_components);
for i=1:500
    q = 1./(sum(Y.^2, 2) + 1);
    Q = spdiags(q, 0, size(X, 1), size(X, 1));
    Y = (Q*Y)*(P*Q);
    Y = bsxfun(@minus, Y, mean(Y, 1));
    Y = bsxfun(@rdivide, Y, std(Y, [], 1));
end

% 可视化降维结果
gscatter(Y(:,1), Y(:,2), species);

这个示例代码只是一个基本的UMAP实现，还有很多可以优化的地方。如果需要更快、更准确的UMAP实现，建议使用专门的UMAP实现库，如Python中的umap-learn。