Pythonのsklearnメソッド　manifold

scikit-learn（sklearn）のmanifoldモジュールは、多様体学習（manifold learning）アルゴリズムを実装するためのクラスや関数を提供します。多様体学習は、高次元データを低次元の表現に変換するために使用され、主に次元削減やデータの可視化に役立ちます。以下は、manifoldモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

  1. Isomap: Isomapクラスは、Isometric Mapping（Isomap）アルゴリズムを実装します。Isomapは、データポイント間の地理的な距離を保持し、データを低次元の多様体にマッピングするために使用されます。

    python
    from sklearn.manifold import Isomap

# Isomapのインスタンス化
isomap = Isomap(n_neighbors=5, n_components=2)

# データを変換
X_transformed = isomap.fit_transform(X)

  2. t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding): TSNEクラスは、t-SNEアルゴリズムを実装します。t-SNEは、高次元データを低次元にマッピングするために使用され、クラスタリングや可視化に役立ちます。

    python
    from sklearn.manifold import TSNE

# t-SNEのインスタンス化
tsne = TSNE(n_components=2)

# データを変換
X_transformed = tsne.fit_transform(X)

  3. LocallyLinearEmbedding (LLE): LocallyLinearEmbeddingクラスは、局所的に線形な関係を保持し、データを低次元の多様体にマッピングするためのアルゴリズムを実装します。

    python
    from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding

# LLEのインスタンス化
lle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=5, n_components=2)

# データを変換
X_transformed = lle.fit_transform(X)

これらの多様体学習アルゴリズムは、高次元データの可視化や、データ内の潜在的な構造を探索するために役立ちます。各アルゴリズムは異なる性質とハイパーパラメータを持ち、特定のタスクに適したものを選択する必要があります。また、多様体学習はデータの前処理やデータの理解に役立つ場合があります。

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Posted by ぼっち