UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种用于降维和数据可视化的开源算法。UMAP 旨在将高维数据映射到低维空间，以保留数据中的局部和全局结构，同时尽可能地保持数据点之间的相对距离。其核心原理基于拓扑学和概率图模型，通过寻找低维表示中的均匀流形来实现数据降维。UMAP 的工作流程包括两个主要步骤：1）构建一个高维空间中的近邻图，其中每个数据点与其附近的点相连接；2）在低维空间中优化数据点的位置，以最小化高维和低维空间之间的距离。通过这两个步骤，UMAP 能够在降维过程中保留数据的结构和关系。UMAP 在数据分析和可视化中具有重要的应用价值。它可以用于降维高维数据，帮助研究人员在低维空间中发现数据的模式和结构，从而更好地理解数据的特征。此外，UMAP 在可视化上表现出色，能够将复杂的数据集以直观的方式展示出来，帮助研究人员发现隐藏在数据背后的信息。在单细胞RNA测序和空间转录组学等领域，UMAP 已经成为了常用的工具，为研究人员提供了强大的数据分析和可视化能力。