« Algorithme UMAP » : différence entre les versions
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L'algorithme UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) est une méthode de réduction de dimensions, similaire à [[Algorithme T-SNE|t-SNE]] et [[Analyse_en_composantes_principales|ACP]], pour la visualisation d'un ensemble de points d'un espace à grande dimension dans un espace à deux ou trois dimensions par projection. | L'algorithme UMAP (''Uniform Manifold Approximation and Projection'') est une méthode de réduction de dimensions, similaire à [[Algorithme T-SNE|t-SNE]] et [[Analyse_en_composantes_principales|ACP]], pour la visualisation d'un ensemble de points d'un espace à grande dimension dans un espace à deux ou trois dimensions par projection. | ||
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Version du 16 mai 2023 à 20:49
Définition
L'algorithme UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) est une méthode de réduction de dimensions, similaire à t-SNE et ACP, pour la visualisation d'un ensemble de points d'un espace à grande dimension dans un espace à deux ou trois dimensions par projection.
Compléments
L’algorithme est fondé sur trois hypothèses au sujet des données :
- les données sont distribuées uniformément dans la variété (manifold);
- la métrique sur la variété demeure constante, ou du moins, c’est l'hypothèse retenue;
- la variété est localement connexe.
En suivant ces hypothèses, il est possible de représenter la variété à l’aide d’une structure floue qui permet une projection en basse dimension des données qui se rapproche le plus de cette structure floue.
Français
algorithme UMAP
approximation et projection uniforme de variétés
Anglais
UMAP
Uniform Manifold Approximation and Projection
Source : Centre de la sécurité des télécommunications
Source : Méthodes t-SNE et UMAP pour visualisation et réduction de dimension
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki