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Ficha bibliográfica · Consulta y acceso
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UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection

Leland McInnes; John Healy; Nathaniel Saul; Lukas Großberger · The Journal of Open Source Software · 2018

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Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) is a dimension reduction technique that can be used for visualisation similarly to t-SNE, but also for general non-linear dimension reduction. UMAP has a rigorous mathematical foundation, but is simple to use, with a scikit-learn compatible API. UMAP is among the fastest manifold learning implementations available -significantly faster than most t-SNE implementations.

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APA 7

McInnes, L, Healy, J, Saul, N, & Großberger, L. (2018). UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection. https://doi.org/10.21105/joss.00861

MLA

McInnes, Leland, et al. "UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection." 2018. https://doi.org/10.21105/joss.00861.

Chicago

McInnes, Leland, John Healy, Nathaniel Saul, and Lukas Großberger. 2018. "UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection.". https://doi.org/10.21105/joss.00861.

Harvard

McInnes, L. et al. 2018, UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection, The Journal of Open Source Software, available at: https://doi.org/10.21105/joss.00861 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection
Autor / colaboradores
Leland McInnes; John Healy; Nathaniel Saul; Lukas Großberger
Editorial
The Journal of Open Source Software
Año de publicación
2018
Idioma
en

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