UMAP을 파이썬에서 사용하기

import umap.umap_ as umap
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Iris 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 스케일링
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# UMAP을 사용한 차원 축소
umap_model = umap.UMAP(n_neighbors=15, min_dist=0.1, n_components=2, random_state=42)
X_umap = umap_model.fit_transform(X_scaled)

# 결과 시각화
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X_umap[:, 0], X_umap[:, 1], c=y, cmap='viridis', s=50, alpha=0.7)
#plt.colorbar(boundaries=[0, 1, 2], values=y, ticks=[0, 1, 2])
plt.title('UMAP Projection of the Iris Dataset')
plt.xlabel('UMAP 1')
plt.ylabel('UMAP 2')
plt.show()