多様体学習とは？

多様体学習（Manifold Learning）とは、高次元データを低次元空間に射影する手法です。多様体学習は、データを低次元空間に射影することで、データをより理解しやすくすることを目的としています。

scikit-learnとは？

scikit-learnは、Pythonで実装されたオープンソースの機械学習ライブラリです。scikit-learnは、データマイニング、データ分析、パターン認識などの機械学習アルゴリズムを実装しています。scikit-learnは、多様体学習を実装するためのAPIを提供しています。

scikit-learnを使った多様体学習

scikit-learnを使った多様体学習を行うには、まずscikit-learnのAPIをインポートします。

import sklearn
from sklearn import manifold

次に、scikit-learnのAPIを使って多様体学習を行います。

# データを読み込む
data = sklearn.datasets.load_iris()
# 多様体学習を行う
manifold_model = manifold.MDS(n_components=2)
manifold_model.fit(data.data)
# 結果を可視化する
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(manifold_model.embedding_[:, 0], manifold_model.embedding_[:, 1], c=data.target)
plt.show()

多様体学習を行うことで、データを2次元空間に射影し、データをより理解しやすくすることができます。