Machine learning
UMAP
UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 2018년 McInnes, Healy, Melville이 소개한, 다양체 학습 이론에 기반한 빠르고 확장 가능한 비선형 차원 축소 방법입니다. 이는 고차원 데이터를 시각화 및 후속 분석을 위한 저차원 임베딩으로 압축합니다.
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출처
- 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/ko/machine-learning/umap-reduction
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