UMAP
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) ist eine schnelle, skalierbare nichtlineare Dimensionsreduktionsmethode, die auf der Theorie des Manifold Learning basiert und 2018 von McInnes, Healy und Melville eingeführt wurde. Sie komprimiert hochdimensionale Daten in eine niedrigdimensionale Einbettung für Visualisierung und nachgelagerte Analysen.
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Quellen
- McInnes, L., Healy, J. & Melville, J. (2018). UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction. arXiv:1802.03426. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Uniform Manifold Approximation and Projection. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/umap-reduction
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