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umap-learn

UMAP dimensionality reduction. Fast nonlinear manifold learning for 2D/3D visualization, clustering preprocessing (HDBSCAN), supervised/parametric UMAP, for high-dimensional data.

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Atualizado há 4 meses

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/plugin marketplace add bg-szy/TOP-SKILLS

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UMAP-Learn

Overview

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) is a dimensionality reduction technique for visualization and general non-linear dimensionality reduction. Apply this skill for fast, scalable embeddings that preserve local and global structure, supervised learning, and clustering preprocessing.

Quick Start

Installation

uv pip install umap-learn

Basic Usage

UMAP follows scikit-learn conventions and can be used as a drop-in replacement for

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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