kernel UMAP算法python代码
时间: 2023-07-23 18:24:09 浏览: 171
Python库 | umap_project-1.1.0-py3-none-any.whl
下面是使用Python实现kernel UMAP算法的示例代码:
```python
import umap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_kernels
# 生成月亮形状数据
X, y = make_moons(n_samples=500, noise=0.1, random_state=42)
# 计算高斯核相似性矩阵
K = pairwise_kernels(X, metric='rbf')
# 使用kernel UMAP进行降维
embedding = umap.UMAP(n_neighbors=10, min_dist=0.1, metric='precomputed', random_state=42).fit_transform(K)
# 可视化降维结果
plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=y, s=5)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用Scikit-learn库的make_moons函数生成了一个月亮形状的数据集。然后,我们使用Scikit-learn库的pairwise_kernels函数计算了数据点之间的高斯核相似性矩阵。在计算相似性矩阵时,我们使用了rbf(径向基函数)作为核函数,从而计算出数据点之间的相似度。
接下来,我们使用UMAP库的UMAP类对相似性矩阵进行降维。在UMAP类的构造函数中,我们指定了n_neighbors=10表示每个数据点的10个最近邻将被用来构建局部结构,min_dist=0.1表示在低维空间中相邻点之间的最小距离,metric='precomputed'表示使用预先计算的相似性矩阵来计算相似度,random_state=42表示设置随机种子以确保可重复性。
最后,我们使用Matplotlib库将降维结果可视化。在可视化结果中,我们可以看到数据点在低维空间中被聚集成了几个簇,这些簇对应于原始数据中的不同分布模式。
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