umap 是一个基于高维数据空间的降维算法，可以用于可视化、聚类和分类等领域。在前端开发中，我们能够通过 npm 安装该包，并使用它来进行数据降维。
安装
在项目中安装 umap 可以使用以下命令：
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使用
在使用 umap 前，我们需要了解初始化的一些参数。
参数说明
以下为 umap 初始化时的参数选项。
nComponents：指定降维到的维数，默认为 2。nNeighbors：指定查询邻居的数量，可以理解为小球的半径，默认为 15。distanceFn：计算距离的函数，默认为欧几里得距离函数。random：指定种子，可以保证多次运行时输出结果一致。默认为 undefined。metric：距离度量标准，默认为 euclidean。verbose：指定是否打印 log 信息，默认为 true。
API 说明
umap 提供了以下 API 进行降维：
initializeFit(X: number[][]): void;：初始化并准备计算。step(): number[][];：返回降维的结果；每次调用会执行一下计算流程的一个步骤。fit(X: number[][]): number[][];：执行全部计算流程。
示例
以 iris 数据集为例，展示 umap 的使用方法。
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运行该示例代码后，我们将得到如下的结果：
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-这里我们得到了一个降维后的二维坐标系，可以将点的集合在二维坐标系上展示并查看它们的分布。
总结
在本文中，我们学习了如何使用 umap 包进行数据降维，以及 umap 的初始化参数和 API 的使用方法。通过这些学习，我们可以更加高效地进行数据可视化和分析，并在前端领域中实现更多的功能与效果。
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