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解決する課題

高次元データの次元削減に使用される均一多様体近似と投影 (UMAP) 法の R 実装を提供し、データの可視化と分析を容易にします。

仕組み

このパッケージは Python の UMAP 実装を R に変換し、パフォーマンスのために C++ コードを利用しています。基本的な次元削減に加えて、教師あり学習およびメトリック（サンプル外）学習の拡張機能をサポートしています。RcppHNSW や rnndescent などのオプションパッケージと統合して、最近傍探索を高速化できます。

対象者

R プログラミング言語を使用しており、複雑なデータセットに対して次元削減を行う必要があるデータサイエンティストや研究者。

ハイライト

• 教師あり学習およびメトリック学習の拡張機能をサポート。
• 改善されたデフォルト設定を持つ umap2 関数を含む。
• HNSW や nndescent などのより高速な最近傍探索方法と互換性がある。
• 詳細モードが有効な場合、実行中にテキストベースのプログレスバーを提供。