在代碼中，我們首先使用Seaborn庫加載iris數(shù)據(jù)集。然后，我們將標(biāo)簽數(shù)據(jù)提取出來，并使用Python UMAP對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。最后，我們使用Matplotlib庫將數(shù)據(jù)可視化。運(yùn)行代碼后，我們可以得到如下的結(jié)果：

從可視化結(jié)果中可以看出，Python UMAP可以將iris數(shù)據(jù)集中的不同種類的數(shù)據(jù)點(diǎn)在二維空間中分離出來，同時(shí)又保留了它們之間的局部關(guān)系。因此，我們可以使用UMAP對(duì)復(fù)雜的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的降維和可視化。

三、UMAP的參數(shù)調(diào)節(jié)

UMAP提供了多個(gè)參數(shù)，用于控制它的降維和流形學(xué)習(xí)效果。下面是一些常用的參數(shù)：

此外，UMAP還提供了其他參數(shù)，包括metric, target_metric, target_weight, learning_rate等，可以根據(jù)具體需求進(jìn)行不同的參數(shù)調(diào)節(jié)。

下面是一個(gè)使用UMAP進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)的示例：

import umap
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.05)

n_neighbors_values = [2, 10, 20]
min_dist_values = [0.1, 0.3, 0.5]

fig, axs = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharex=True, sharey=True)

for i in range(3):
    for j in range(3):
        n_neighbors = n_neighbors_values[i]
        min_dist = min_dist_values[j]
        embedding = umap.UMAP(n_neighbors=n_neighbors, min_dist=min_dist).fit_transform(X)
        axs[i, j].scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=y, cmap="Spectral", s=5)
        axs[i, j].set_title(f"n_neighbors={n_neighbors}, min_dist={min_dist}")

plt.show()