Eine nichtlineare Mannigfaltigkeit mit numerischen Daten trainieren
DimensionReduction ist in der Lage, ein Verhalten für eine parametrisierte Mannigfaltigkeit zu lernen, auf der die meisten Daten liegen. In diesem Beispiel lernen und visualisieren Sie das Verhalten von Daten, die auf dreidimensionalen Mannigfaltigkeiten liegen.
Erzeugen Sie einen Datensatz in der Form einer "Rolle".
Trainieren Sie einen nichtlinearen Dimensionsreduzierer mit dem Datensatz. Die Dimension wird von 3 auf 2 reduziert.
Die inverse Reduktion 
kann als parametrische Oberfläche interpretiert werden. Visualisieren Sie diese Oberfläche, indem Sie (u, v) Punkte erzeugen und mit der inversen Reduktion 
transformieren.
Visualisieren Sie nun den Datensatz im Originalraum, wobei jeder Punkt entsprechend seiner reduzierten Variable u eingefärbt wird.
