UMAP — uniform manifold approximation

Faça upload de dados de alta dimensão (CSV ou JSON com label + features) e gere um embedding 2D. Visualize o resultado final ou ative o modo passo a passo para acompanhar a construção do grafo de vizinhança e a otimização.

1. dados de entrada (alta dimensão)

Arraste CSV ou JSON aqui

ou clique para escolher

CSV JSON

CSV: primeira coluna é o rótulo, demais são features numéricas. JSON: { labels: [...], features: [[...]] }.

UMAP — embedding 2DModo lote: roda o UMAP completo no Web Worker, sem travar a UI.

modo passo a passo

k = 15

min_dist = 0.10

learning_rate = 1.00

épocas = 200

carregue um dataset para começar

Sem dataset carregado. Faça upload de um CSV/JSON com pelo menos uma coluna de rótulo e duas ou mais colunas de features.