이것의 관심을 가진 이유는 원래 기본적인 T-SNE은 Visualization 용으로만 쓰는데, 실제로 이 패키지에서는 그 Embedding 한 것을 변수로 사용할 수 있다고 합니다. 그래서 train을 학습시켜서 그걸 다시 test에 transform 하는 식으로 변형도 가능하다고 해서, 일반적으로 우리가 알고 있는 T-SNE와는 달리, 저차원으로 잘 축소해서 사용할 수 있을 것 같아서 포스팅합니다.. https://arxiv.org/abs/1802.03426 https://github.com/lmcinnes/umap https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/parameters.html 제가 한번 해본건데요! 지금 이게 결국 feature로 쓸 수 있다면 KNN C..