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해결하는 문제

고차원 데이터의 차원 축소에 사용되는 균일 다양체 근사 및 투영(UMAP) 방법의 R 구현을 제공하여, 데이터를 더 쉽게 시각화하고 분석할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 패키지는 Python UMAP 구현을 R로 변환하고, 성능 향상을 위해 C++ 코드를 활용합니다. 기본 차원 축소뿐만 아니라 지도 학습 및 메트릭(샘플 외) 학습 확장을 지원합니다. RcppHNSW 및 rnndescent와 같은 선택적 패키지와 통합하여 최근접 이웃 검색을 가속화할 수 있습니다.

대상 독자

R 프로그래밍 언어를 사용하며 복잡한 데이터셋에 대해 차원 축소를 수행해야 하는 데이터 과학자 및 연구원.

주요 특징

• 지도 학습 및 메트릭 학습 확장을 지원합니다.
• 향상된 기본 설정을 갖춘 umap2 함수를 포함합니다.
• HNSW 및 nndescent와 같은 더 빠른 최근접 이웃 검색 방법과 호환됩니다.
• 세부 정보 모드를 활성화하면 실행 중에 텍스트 기반 진행률 표시줄을 제공합니다.