La bibliothèque se documente elle-même · Numérique et optimisation

stzUMAP

54 méthodes propres · 24 formes avec extensions, rangées sous leur méthode

la source: base/number/stzEmbedding.ring(s'ouvre dans un nouvel onglet) · Toutes les classes · La référence du domaine : Numérique et optimisation

Sous chaque méthode, ses extensions (Q CS XT Z ZZ IB W U) : en gras et cochée, elle existe ; barrée, elle n'existe pas. Les extensions et leur sens

Exemples : 0 viennent des tests de la bibliothèque ; 15 ont été composés à partir de la signature de chaque méthode et exécutés pour cette page, sur un objet neuf, par exemple o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ]). 39 méthodes n'en ont pas encore. Exemples exécutés le 2026-10-03 20:23 dans la bibliothèque au commit 0e72e2e2c.

Méthode

Explication, telle que la source la porte

init

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) initaucune extension

NumberOfSamples

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) number of samples

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.NumberOfSamples()
#--> 6

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

NumberOfFeatures

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) number of features

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.NumberOfFeatures()
#--> 2

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

HasGraph

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) has graph

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.HasGraph()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

GraphInfo

[ points, width, neighbours, edges ] of the resident graph, or [] before a fitaucune extension

ReleaseGraph

Give the engine's graph back. The next Fit() builds it again.QCSXTZZZIBWU

SetNeighbors

THE LOCAL/GLOBAL DIAL. Small values see fine structure and fragment; large values see the broad shape and smear detail. The reference implementation defaults to 15.QCSXTZZZIBWU

Neighbors

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) neighbors

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.Neighbors()
#--> 15

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetMinDistance

How tightly points may pack. Smaller packs tighter, which makes clusters look more separated -- an appearance you are choosing, not a finding.QCSXTZZZIBWU

SetSpread

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set spreadQCSXTZZZIBWU

SetDimensions

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set dimensionsQCSXTZZZIBWU

SetEpochs

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set epochsQCSXTZZZIBWU

SetSeed

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set seedQCSXTZZZIBWU

ReduceWithPCA

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) reduce with pcaQCSXTZZZIBWU

SkipPCA

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) skip pcaQCSXTZZZIBWU

UsesPCA

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) uses pca

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.UsesPCA()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

PCAQ

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) pcaqaucune extension

LearnFromLabels

A supervised embedding WILL separate your classes. That is what you asked for. It is therefore NOT evidence that the classes are separable, and the picture must never be shown as if it were -- the separation is an input, not a finding. What it is genuinely good for: seeing structure WITHIN classes you already trust, and laying out data whose grouping is not in question so that something else can be looked at.QCSXTZZZIBWU

IgnoreLabels

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) ignore labelsQCSXTZZZIBWU

IsSupervised

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) is supervised

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.IsSupervised()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

Labels

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) labelsaucune extension

SetTargetWeight

MEASURED, and it is not the shape one would assume: separation rises to about 0.2 and then FALLS, and beyond ~0.9 the setting stops meaning anything at all because the penalty underflows. Crushing every cross-class edge fragments the graph -- points lose most of their neighbours and the classes come apart into pieces instead of two groups. More supervision is not more separation.QCSXTZZZIBWU

TargetWeight

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) target weight

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.TargetWeight()
#--> 0.50

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

PreserveDensity

Getting the density right COSTS the separation between groups -- the term buys room by spending what the layout was using to hold clusters apart. There is no setting that is simply better: a high lambda answers "how dense is each region" at the expense of "how many groups are there", and the second is usually why the plot was opened. (Note this dial IS monotone, unlike SetTargetWeight() -- do not carry either shape over to the other.)QCSXTZZZIBWU

IgnoreDensity

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) ignore densityQCSXTZZZIBWU

IsDensityPreserving

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) is density preserving

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.IsDensityPreserving()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetDensityWeight

how hard to push. 0 turns the term off entirely, and does so EXACTLY -- the run is bit-for-bit the ordinary fit rather than a near one.QCSXTZZZIBWU

DensityWeight

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) density weight

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.DensityWeight()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetDensityPhase

the FINAL fraction of epochs during which the term is active. It is switched on late deliberately: on a random start the embedded radii are noise, so their correlation with anything is noise, and its gradient is noise with a lever arm.QCSXTZZZIBWU

DensityPhase

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) density phase

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.DensityPhase()
#--> 0.30

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

DensityCorrelation

It is NOT a percentage. An embedding that gets every density rank BACKWARDS can still score around -0.6 rather than -1, because reversing an order is not the same as negating it.

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.DensityCorrelation()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

LocalRadii

This is a DATA PRODUCT, not a by-product of drawing: it ranks rows by isolation and is meaningful with no reference to the embedding at all. Use it to find outliers or to weight a downstream model. It costs nothing extra, because the density term has to compute it anyway.aucune extension

LearnMapping

So if the point of supervising is to pull apart classes the geometry does NOT already separate, use SkipMapping() and take the free-form fit -- and give up the exact transform. That is the trade, stated rather than discovered later.QCSXTZZZIBWU

SkipMapping

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) skip mappingQCSXTZZZIBWU

IsParametric

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) is parametric

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.IsParametric()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetHiddenLayers

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set hidden layersQCSXTZZZIBWU

HiddenLayers

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) hidden layers

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? @@( o1.HiddenLayers() )
#--> [ 50, 20 ]

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetLearningRate

MEASURED, and the reason the gradient is AVERAGED per point rather than summed: with a summed epoch gradient a point's step was proportional to how many edges touched it, and at a learning rate only twice the default every point of a cluster collapsed onto the same output -- while the separation ratio reported 6471293, which reads like a triumph. Averaging made the whole range 0.005 to 0.05 behave. A summary ratio is never evidence on its own.QCSXTZZZIBWU

LearningRate

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) learning rateaucune extension

LearnInverse

Two dimensions cannot hold thirty. The inverse recovers what the embedding KEPT and invents the rest. It is a plausible row for a location, never a recovered one.QCSXTZZZIBWU

HasInverse

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) has inverse

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.HasInverse()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

SetInverseLayers

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) set inverse layersQCSXTZZZIBWU

SetInverseEpochs

Hence the defaults of [64,64] and 15000. A decoder is a regression problem and wants far more epochs than the embedding itself did.QCSXTZZZIBWU

Inverse

The points do not have to be positions of training rows -- somewhere between two clusters is exactly the question worth asking, and the answer is a plausible row for that location rather than a recovered one.aucune extension

Fit

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) fitQCSXTZZZIBWU

IsFitted

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) is fitted

exemple composé

o1 = new stzUMAP([ [ 1, 2 ], [ 2, 3 ], [ 8, 9 ], [ 9, 8 ], [ 1, 1 ], [ 8, 8 ] ])
? o1.IsFitted()
#--> 0

composé à partir de la signature, exécuté pour cette page

aucune extension

Embedding

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) embeddingaucune extension

Trustworthiness

THE WITNESS -- see stzTSNE.Trustworthiness(); the same engine call on the data the fit saw (the PCA scores when reducing) and the embeddingaucune extension

TrustworthinessAt

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) trustworthiness ataucune extension

CurveParameters

The fitted similarity curve 1/(1 + a*d^(2b)). Reported because a and b are DERIVED from min_dist and spread by a least-squares fit rather than given, and a caller may reasonably want to see what their setting turned into.aucune extension

Transform

This is not a refit. See the note at the top of this file for what that costs.aucune extension

NewLocalRadii

Computed whether or not density preservation is on, because it is a property of the data rather than of the placement, and it costs nothing -- the transform has to measure those distances anyway.aucune extension

LocalRadiiOf

It has to be the data rather than the map, and the parametric variant is why: a network saturates, so a row far outside the training range comes back 0.000001 from a legitimate one. The training set has not saturated -- 356 units from anything is 356 units from anything.aucune extension

Why

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) whyaucune extension