UMAP图-R中的凸包

UMAP图是一种降维算法，全称为Uniform Manifold Approximation and Projection。它是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和分析。

凸包（Convex Hull）是一个凸多边形，它包围了给定点集中的所有点。凸包在计算几何学和数据可视化中经常被使用，它可以帮助我们理解数据的分布和形状。

UMAP图中的凸包是指在UMAP降维后的低维空间中，将数据点投影到原始高维空间后，形成的凸包。凸包可以帮助我们理解数据在降维后的分布情况，以及不同数据点之间的关系。

UMAP图中的凸包可以用来识别数据的聚类结构和异常点。通过观察凸包的形状和位置，我们可以推断出数据点之间的相似性和差异性。凸包还可以用于数据可视化，帮助我们更好地理解数据的特征和模式。

在腾讯云的产品中，与UMAP图中的凸包相关的产品是腾讯云的数据分析与机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcaplusdb）和腾讯云的大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）。这些产品提供了强大的数据分析和机器学习功能，可以帮助用户进行数据降维、聚类分析和可视化。用户可以使用这些产品来生成UMAP图中的凸包，并进行进一步的数据分析和挖掘。

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如何减少降维后的位置变化？

data、visualization、dimensionality-reduction、tsne

免责声明:我是一个机器学习初学者。我正致力于将高维数据(文本作为tdidf向量)可视化到2D空间中。我的目标是标记/修改这些数据点，并在修改和更新2D-图之后重新计算它们的位置。逻辑已经起作用了，但是每次迭代可视化都与前一个非常不同，尽管在一个数据点中，每28.000个特性中只有一个发生了变化。关于该项目的一些细节： ~1000个文本文档/数据点 ~(28.000) tfidf矢量必须非常快地计算(比方说< 3s)，因为它的交互性这里有两个图片来说明这个问题： Step 1： 📷 Step 2： 📷 我尝试了几种降维算法，包括MDS、PCA、LSI、UMAP、LSI和自动编码器。

浏览 0提问于2019-05-22得票数 4

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在matplotlib/python中可视化高维数据

python、matplotlib、scikit-learn、data-visualization

我试图使用高斯过程来拟合光滑函数到一些数据点。我对python使用了scikit-learn库，在我的例子中，我的输入是二维空间坐标，输出是一些转换后的版本，也是二维空间坐标。我生成了一些虚拟测试数据，并试图拟合一个GP模型。我使用的代码如下： from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C import numpy as np # Some dummy data X = np.

浏览 0提问于2018-02-06得票数 0

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极高维空间上的t-SNE

pca、tsne

我成功地将the应用于数字手写数据集.n=3823空间中的D=64数据点(即手写数字)(即8x8像素)。效果很好。现在我想把n个≈60个数据点聚集在一个D≈3000维空间中。即使经过多次迭代，than交易会也比PCA糟糕得多。对于不建议使用there的维度数(相对于数据点的数目)是否有上限？

浏览 0提问于2019-01-08得票数 3

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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？

数据库、sql

很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？

浏览 1709提问于2018-09-26

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t高维数据可视化

python、machine-learning、nlp、scikit-learn、data-analysis

我有一个推特语料库，我用它来建立情感分析应用程序。该语料库有5k条推文，被手工标记为阴性、中性或阳性。为了表示文本，我使用gensim word2vec预训练向量。每个单词被映射到300个维度。对于一条推文，我将所有的单词向量相加，得到一个单一的300个模糊向量。因此，每个tweet被映射到一个300维的向量上。我正在使用tsne (tsne python包)可视化我的数据。见所附图片 -红点=负tweets，蓝点=中性tweets和绿点=正tweets 问题：在图中没有明确的数据点之间的分离(边界)。我是否可以假设，300维中的原始点也是如此？也就是说，如果点在then图中重叠，

浏览 0提问于2016-01-21得票数 4

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高维数据:知道什么是有用的技术？

machine-learning、statistics、dimensionality-reduction

由于各种维度诅咒的存在，许多常用的预测技术对高维数据的精度和速度都会降低。帮助有效处理高维数据的一些最有用的技术/技巧/启发式方法是什么？例如, 某些统计/建模方法在高维数据集上表现良好吗？我们可以通过使用特定的(定义距离的替代概念)或核粒 (定义点积的替代概念)来改进高维数据上的预测模型的性能吗？高维数据降维最有用的技术是什么？

浏览 0提问于2015-01-25得票数 17

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基于PCA的神经网络降维方法？

machine-learning、neural-network、dimensionality-reduction、pca

从数据库中提取的数据集由50多个列组成，我将这些列称为_dimension_s，可以称之为_dimension_s吗？显然，我必须对它们进行降维。但是，由于PCA算法和其他算法一样，通常采用轴旋转来生成一些新的轴。我认为我不会在降维中使用PCA算法。因此，我计算了这些列(参数)之间的相关性，并过滤了那些具有高值和其他一些规则的人。所以我还能称它为降维吗？因为我只做了一些参数过滤我之所以不使用PCA算法，是因为我想实现神经网络分类，而且我需要实际的参数。请评论一下，任何批评都是受欢迎的。

浏览 0提问于2017-03-21得票数 1

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我们能从t获得什么信息？

supervised-learning、tsne

我看到the可以帮助我们减少维数和可视化数据.但是我们从这个可视化中得到了什么信息呢？因为我们知道，新的轴在我们的上下文中没有意义。此外，如果我们有一个类标记数据，那么我们可以从可视化中获得什么信息？我们已经知道有一些'n‘类，我们必须对其中一个类中的新示例进行分类。还是我理解得不对？

浏览 0提问于2020-07-30得票数 0

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点开磁盘管理后没有磁盘1只有磁盘0？

云服务器、官方文档

请描述您的问题标题：快速入门 Windows 云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2764

浏览 1742提问于2018-01-31

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如何在2D平面上可视化4D数据？

python、data-analysis

我想在2D平面上可视化这样的4D数据。有没有办法做到这一点？

浏览 38提问于2020-12-13得票数 2

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请求移动版本demo？

官方文档、即时通信 IM

请描述您的问题标题：DEMO运行指引 - 云通信 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云地址：https://cloud.tencent.com/document/product/269/4196 有没有移动版本的demo，另外这个demo效果和网易比起来有点差距啊？

浏览 197提问于2018-02-03

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如何用一种很好的方式来划分集群？

clustering、text-mining、plotting、matplotlib

我有一个大的文本数据集聚类。每个集群由属于它的向量化文本、文本数量、创建日期和其他参数的质心表示。我不能在n维空间中绘制星系团。我有哪些选择？

浏览 0提问于2018-04-23得票数 7

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哈希函数在密码学与特征中的应用

svm、feature-extraction、dimensionality-reduction、approximate-nn-searching

我只是开始学习特性散列，所以我需要帮助来理解是否可以应用以表示的散列函数。而Tent映射的一个应用是在密码学中--论文1:基于神经密码的哈希函数的实现。在特征哈希中，设x是D维的一个数据点，即它有D个元素数。在特征哈希中，使用线性散列函数将D维数据点转换为较低k维数据点，从而保持降维特征空间中的距离。哈希位k是通过操作h_k(x) = sign(y(x)) = sign(f(w_k^Tx +b))获得的。输出h(x)为0或1位。本质上，我们是通过创建随机超平面来对数据点x属于0或1类进行分类。特征哈希函数在降维方面有多种选择：f = tanh()或简单随机抽样，以获得超平面。另一种选择

浏览 5提问于2016-09-22得票数 2

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我能把聚类算法应用于流形可视化方法的结果吗？

clustering、visualization、dimensionality-reduction、tsne、manifold

一些与流形学习有关的方法通常被认为是很好的可视化方法，如T和自组织映射(SOM). 我明白，当具体提到“可视化”时，意味着非线性维数约简可以很好地洞察其低维投影中的数据，但最常见的是，这种低维投影不能用于机器学习算法，因为高维结构的一些信息丢失了(粗略)。然而，这里的问题是，如果在可视化中观察到“集群”，那么将聚类算法应用于低维转换数据并分别分析集群或组是可以接受的吗？例如，我将T应用于相当高维度的数据(40个特性)，并获得以下表示： 📷 不考虑图片中观察到的颜色，我想应用一个聚类算法，将数据从找到的集群中分离出来(比如6或7个集群)，然后使用每个点的高维表示来分析每个集群的特性。这是综

浏览 0提问于2016-03-31得票数 4

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边缘直方图和凸包散点图

matlab、plot、data-visualization、scatter-plot、convex-hull

我想用Matlab用边缘直方图绘制散点图中的分组数据。有一个函数就是这样做的：。然而，我正在处理一些可视化问题:我有大量的数据点，许多点是相互打印的(改变标记类型和标记大小没有帮助)。因此，我倾向于用它们的凸包来替换每个组中的个别点；也就是说，如果我有5个组，则该图将显示5个凸包，并保留从原始数据点生成的边缘直方图。您知道是否有一种简单的方法可以这样做，还是已经实现了呢？

浏览 1提问于2014-05-12得票数 1

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二进制稀疏数据UMAP降维的最佳度量和超参数

dimensionality-reduction、binary、sparse

我正在对一个很大的稀疏二进制矩阵进行聚类之前的降维步骤，该矩阵由近3000列和50k行组成。我的想法是用UMAP将3000个维度嵌入到一个二维空间中，然后用HDBScan对得到的5万个二维点进行聚类。我发现UMAP接受了许多选项，比如metric、n_neighbors、min_dist和spread，但是我不知道什么才是给我提供不同集群的最佳组合。对于大多数情况下最能工作的二进制数据，是否有任何关于UMAP降维的建议或最佳实践?或者，在找不到合适的组合之前，我还需要使用参数吗？

浏览 0提问于2021-07-27得票数 2

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为什么不支持zip文件，我的是5.7，然后你有不支持数据迁移，共20个G的sql文件压缩后800M？

官方文档

请描述您的问题标题：数据迁移问题 - 数据库MySQL - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云地址：https://cloud.tencent.com/document/product/236/11275#1.E3.80.81.E5.A6.82.E4.BD.95.E6.8A.8A.E6.9C.AC.E5.9C.B0.E7.9A.84-sql-.E6.96.87.E4.BB.B6.E5.AF.BC.E5.85.A5.E5.88.B0-mysql-.E6.95.B0.E6.8D.AE.E5.BA.93.E4.B8.AD.EF.BC.9F

浏览 556提问于2018-02-26

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“the保留数据的结构”是什么意思？

machine-learning、visualization、unsupervised-learning、dimensionality-reduction

当我被告知the保留了嵌入中的数据结构时，我正在学习the。这到底是什么意思？算法是如何实现这一点的？到目前为止，我已经理解了这个-> t是一种用于高维数据降维和可视化的无监督学习算法。该算法的工作原理是利用t-曲线测量一个点和所有其他点之间的相似性。曲线的宽度取决于点所在的簇的密度。the保留了初始数据的结构. 我的问题是，保留数据的结构意味着什么？当数据被转换成一个低维空间时，数据的结构难道不应该有一些损失吗？此外，“数据结构”意味着什么？请询问所需的任何进一步细节。

浏览 0提问于2018-08-13得票数 6

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