Некоторые преимущества использования UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) для визуализации многомерных данных:

• Скорость и масштабируемость. 1 Алгоритм UMAP оптимизирован для работы с большими наборами данных, что позволяет обрабатывать наборы с миллионами записей без ущерба для производительности. 1
• Сохранение глобальной структуры. 1 В отличие от некоторых других методов, UMAP сохраняет общую структуру данных. 1 Такой сбалансированный подход важен, когда общее распределение данных так же важно, как и локальная связность. 1
• Гибкость. 1 UMAP включает несколько параметров, которые можно настроить под конкретную структуру набора данных, что позволяет адаптировать вывод в соответствии с аналитическими потребностями. 1
• Чувствительность к параметрам и интерпретируемость. 1 Параметры UMAP позволяют напрямую контролировать баланс между локальными и глобальными связями данных, что облегчает аналитикам понимание влияния конкретных настроек на визуализацию данных. 1
• Применимость в разных областях. 1 UMAP показал универсальность в различных дисциплинах, от обработки естественного языка до анализа биологических данных. 1
• Помощь в кластеризации и классификации. 4 Уменьшение размерности данных с помощью UMAP помогает алгоритмам, таким как K-means или DBSCAN, работать лучше, предоставляя более компактное представление данных. 4