啥是umap？
umap就是一种降维算法
umap有啥用？
说白了，就是对向量进行聚类降维，最后可以把比较相似的向量给聚堆，如果映射到一个n维空间（2<= n <=原始维度），就会发现比较相似度较高的向量是一堆，不相似的向量两两的距离会离得较远
如何用？
官网参考链接：https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/
安装：
pip：pip install umap-learn
conda：conda install -c conda-forge umap-learn
这俩安装方式都可以，我比较建议pip安装，如果安装后发现import umap报错，我建议用conda uninstall umap-learn和pip uninstall umap-learn都卸载后重新装
使用：
输入M * N（M为向量个数，N为向量维度）的矩阵—>输出M * K(M为向量个数，K为自定义的降维后维度)
在官网上有很多例子，这里就不列举了。但值得注意的是，umap官网的一些样式是依赖于holoview这个包的，所以如果不装holoview的话有些例子是跑不出来的。怎么装holoview呢？贴个官网链接：https://holoviews.org/。实
最后
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