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JAVA 项目如何做 Embedding 可视化？UMAP 降维 + 图谱展示

好的，下面是一篇关于如何在 Java 项目中进行 Embedding 可视化的技术文章，内容包括 UMAP 降维和图谱展示，并包含代码示例。

Embedding 可视化：Java 项目实践

各位听众，今天我们来探讨一个在数据科学和机器学习中非常重要的主题：Embedding 可视化。特别是在 Java 项目中，如何利用 UMAP 降维算法，结合图谱展示，将高维向量数据转化为直观易懂的可视化形式。

什么是 Embedding？

Embedding 简单来说就是将高维数据映射到低维空间的过程，同时尽可能保留原始数据的重要特征。常见的应用场景包括：

  • 自然语言处理 (NLP): 将单词、句子或文档映射到向量空间，捕捉语义信息。
  • 推荐系统: 将用户和物品映射到向量空间，用于相似性计算和推荐。
  • 图像处理: 将图像特征映射到向量空间，用于图像分类和检索。

为什么需要可视化 Embedding？

Embedding 本身是数值向量，难以直接理解。通过可视化，我们可以：

  • 发现数据中的潜在结构: 例如，在高维数据中难以发现的聚类关系。
  • 评估 Embedding 的质量: 观察 Embedding 是否有效地保留了原始数据的特征。
  • 诊断模型问题: 通过观察 Embedding 的分布，可以发现模型学习到的表示是否存在偏差或问题。

技术选型：UMAP 和 JUNG

在 Java 环境下，我们将使用以下技术：

  • UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): 一种强大的降维算法，能够有效地保留数据的全局和局部结构。
  • JUNG (Java Universal Network/Graph Framework): 一个用于创建、分析和可视化图的 Java 库。

UMAP 降维

UMAP 是一种非线性降维算法，相比于 PCA 和 t-SNE，它通常能够更好地保留数据的全局结构，并且运行速度更快。

1. UMAP4J 库

我们需要使用一个 Java 版本的 UMAP 实现，这里推荐 umap4j。
在 Maven 项目中，可以添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.jknn</groupId>
    <artifactId>umap4j</artifactId>
    <version>0.6.0</version>
</dependency>

2. 数据准备

假设我们有一个包含 Embedding 的数据列表，每个 Embedding 是一个 double[] 类型的向量。

import umap.Umap;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class EmbeddingVisualizer {

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟一些 Embedding 数据
        List<double[]> embeddings = generateEmbeddings(100, 50); // 100个样本，每个样本50维

        // 使用 UMAP 降维到 2 维
        double[][] reducedData = umapReduce(embeddings, 2);

        // 打印降维后的数据 (前5个样本)
        for (int i = 0; i < Math.min(5, reducedData.length); i++) {
            System.out.println("样本 " + i + ": x = " + reducedData[i][0] + ", y = " + reducedData[i][1]);
        }

        // TODO: 使用 JUNG 进行图谱展示 (将在后续章节介绍)
    }

    // 模拟生成 Embedding 数据
    private static List<double[]> generateEmbeddings(int numSamples, int embeddingSize) {
        List<double[]> embeddings = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
            double[] embedding = new double[embeddingSize];
            for (int j = 0; j < embeddingSize; j++) {
                embedding[j] = random.nextDouble(); // 生成 0 到 1 之间的随机数
            }
            embeddings.add(embedding);
        }
        return embeddings;
    }

    // 使用 UMAP 进行降维
    private static double[][] umapReduce(List<double[]> embeddings, int nComponents) {
        // 将 List<double[]> 转换为 double[][]
        double[][] data = embeddings.toArray(new double[0][]);

        // UMAP 参数设置
        int nNeighbors = 15; // 近邻数量，影响局部结构
        double minDist = 0.1; // 控制点在低维空间中的紧密度
        int nEpochs = 200; // 迭代次数

        // 创建 UMAP 对象并执行降维
        Umap umap = new Umap();
        umap.setNNeighbors(nNeighbors);
        umap.setMinDist(minDist);
        umap.setNEpochs(nEpochs);

        // 执行降维
        return umap.fitTransform(data, nComponents);
    }
}

3. UMAP 降维实现

    private static double[][] umapReduce(List<double[]> embeddings, int nComponents) {
        // 将 List<double[]> 转换为 double[][]
        double[][] data = embeddings.toArray(new double[0][]);

        // UMAP 参数设置
        int nNeighbors = 15; // 近邻数量，影响局部结构
        double minDist = 0.1; // 控制点在低维空间中的紧密度
        int nEpochs = 200; // 迭代次数

        // 创建 UMAP 对象并执行降维
        Umap umap = new Umap();
        umap.setNNeighbors(nNeighbors);
        umap.setMinDist(minDist);
        umap.setNEpochs(nEpochs);

        // 执行降维
        return umap.fitTransform(data, nComponents);
    }

这段代码将 Embedding 数据传递给 umap4j 库进行降维，并将结果存储在一个 double[][] 数组中。

图谱展示：JUNG 框架

JUNG 是一个强大的 Java 图形框架，可以用于创建、分析和可视化图。

1. JUNG 依赖

在 Maven 项目中，添加以下 JUNG 依赖：

<dependency>
    <groupId>net.sf.jung</groupId>
    <artifactId>jung-api</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.sf.jung</groupId>
    <artifactId>jung-graph-impl</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.sf.jung</groupId>
    <artifactId>jung-visualization</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

2. 创建图

首先，我们需要创建一个 JUNG 图对象，并将降维后的数据作为顶点添加到图中。如果需要展示点之间的关系，可以根据原始 Embedding 的相似度添加边。

import edu.uci.ics.jung.algorithms.layout.FRLayout;
import edu.uci.ics.jung.graph.Graph;
import edu.uci.ics.jung.graph.SparseMultigraph;
import edu.uci.ics.jung.visualization.BasicVisualizationServer;
import edu.uci.ics.jung.visualization.decorators.ToStringLabeller;

import javax.swing.*;
import java.awt.*;

//在 EmbeddingVisualizer 类中添加以下方法
    // 使用 JUNG 创建并显示图
    private static void visualizeGraph(double[][] reducedData) {
        // 创建图
        Graph<Integer, String> graph = new SparseMultigraph<>();

        // 添加顶点
        for (int i = 0; i < reducedData.length; i++) {
            graph.addVertex(i);
        }

        // 添加边 (根据相似度)
        double similarityThreshold = 0.8; // 相似度阈值
        int edgeCount = 0;
        for (int i = 0; i < reducedData.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < reducedData.length; j++) {
                double similarity = cosineSimilarity(reducedData[i], reducedData[j]);
                if (similarity > similarityThreshold) {
                    graph.addEdge("Edge-" + edgeCount++, i, j);
                }
            }
        }

        // 使用 FRLayout 布局算法
        FRLayout<Integer, String> layout = new FRLayout<>(graph);
        layout.setSize(new Dimension(600, 600)); // 设置布局大小

        BasicVisualizationServer<Integer, String> vv =
                new BasicVisualizationServer<>(layout);
        vv.setPreferredSize(new Dimension(700, 700)); // 设置可视化窗口大小
        vv.getRenderContext().setVertexLabelTransformer(new ToStringLabeller()); // 显示顶点标签

        // 创建 JFrame 窗口显示图
        JFrame frame = new JFrame("Embedding Visualization");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().add(vv);
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);
    }

    // 计算余弦相似度
    private static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normA = 0.0;
        double normB = 0.0;
        for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
            dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
            normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
            normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
    }

3. 布局算法和可视化

JUNG 提供了多种布局算法，用于将图中的顶点放置在二维空间中。常用的布局算法包括：

  • FRLayout (Fruchterman-Reingold): 一种基于力的布局算法，模拟顶点之间的吸引力和排斥力。
  • KKLayout (Kamada-Kawai): 另一种基于力的布局算法，试图最小化顶点之间的距离与图论距离之间的差异。
  • CircleLayout: 将顶点放置在一个圆上。
        // 使用 FRLayout 布局算法
        FRLayout<Integer, String> layout = new FRLayout<>(graph);
        layout.setSize(new Dimension(600, 600)); // 设置布局大小

        BasicVisualizationServer<Integer, String> vv =
                new BasicVisualizationServer<>(layout);
        vv.setPreferredSize(new Dimension(700, 700)); // 设置可视化窗口大小
        vv.getRenderContext().setVertexLabelTransformer(new ToStringLabeller()); // 显示顶点标签

        // 创建 JFrame 窗口显示图
        JFrame frame = new JFrame("Embedding Visualization");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().add(vv);
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);

4. 完整代码示例

import umap.Umap;
import edu.uci.ics.jung.algorithms.layout.FRLayout;
import edu.uci.ics.jung.graph.Graph;
import edu.uci.ics.jung.graph.SparseMultigraph;
import edu.uci.ics.jung.visualization.BasicVisualizationServer;
import edu.uci.ics.jung.visualization.decorators.ToStringLabeller;

import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class EmbeddingVisualizer {

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟一些 Embedding 数据
        List<double[]> embeddings = generateEmbeddings(100, 50); // 100个样本，每个样本50维

        // 使用 UMAP 降维到 2 维
        double[][] reducedData = umapReduce(embeddings, 2);

        // 打印降维后的数据 (前5个样本)
        for (int i = 0; i < Math.min(5, reducedData.length); i++) {
            System.out.println("样本 " + i + ": x = " + reducedData[i][0] + ", y = " + reducedData[i][1]);
        }

        // 使用 JUNG 进行图谱展示
        visualizeGraph(reducedData);
    }

    // 模拟生成 Embedding 数据
    private static List<double[]> generateEmbeddings(int numSamples, int embeddingSize) {
        List<double[]> embeddings = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
            double[] embedding = new double[embeddingSize];
            for (int j = 0; j < embeddingSize; j++) {
                embedding[j] = random.nextDouble(); // 生成 0 到 1 之间的随机数
            }
            embeddings.add(embedding);
        }
        return embeddings;
    }

    // 使用 UMAP 进行降维
    private static double[][] umapReduce(List<double[]> embeddings, int nComponents) {
        // 将 List<double[]> 转换为 double[][]
        double[][] data = embeddings.toArray(new double[0][]);

        // UMAP 参数设置
        int nNeighbors = 15; // 近邻数量，影响局部结构
        double minDist = 0.1; // 控制点在低维空间中的紧密度
        int nEpochs = 200; // 迭代次数

        // 创建 UMAP 对象并执行降维
        Umap umap = new Umap();
        umap.setNNeighbors(nNeighbors);
        umap.setMinDist(minDist);
        umap.setNEpochs(nEpochs);

        // 执行降维
        return umap.fitTransform(data, nComponents);
    }

    // 使用 JUNG 创建并显示图
    private static void visualizeGraph(double[][] reducedData) {
        // 创建图
        Graph<Integer, String> graph = new SparseMultigraph<>();

        // 添加顶点
        for (int i = 0; i < reducedData.length; i++) {
            graph.addVertex(i);
        }

        // 添加边 (根据相似度)
        double similarityThreshold = 0.8; // 相似度阈值
        int edgeCount = 0;
        for (int i = 0; i < reducedData.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < reducedData.length; j++) {
                double similarity = cosineSimilarity(reducedData[i], reducedData[j]);
                if (similarity > similarityThreshold) {
                    graph.addEdge("Edge-" + edgeCount++, i, j);
                }
            }
        }

        // 使用 FRLayout 布局算法
        FRLayout<Integer, String> layout = new FRLayout<>(graph);
        layout.setSize(new Dimension(600, 600)); // 设置布局大小

        BasicVisualizationServer<Integer, String> vv =
                new BasicVisualizationServer<>(layout);
        vv.setPreferredSize(new Dimension(700, 700)); // 设置可视化窗口大小
        vv.getRenderContext().setVertexLabelTransformer(new ToStringLabeller()); // 显示顶点标签

        // 创建 JFrame 窗口显示图
        JFrame frame = new JFrame("Embedding Visualization");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().add(vv);
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);
    }

    // 计算余弦相似度
    private static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normA = 0.0;
        double normB = 0.0;
        for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
            dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
            normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
            normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
    }
}

注意事项

  • UMAP 参数调优: nNeighbors, minDist, nEpochs 等参数会影响降维结果，需要根据具体数据进行调整。
  • 相似度度量: 示例中使用的是余弦相似度，可以根据实际情况选择其他相似度度量方法，例如欧氏距离。
  • JUNG 图定制: 可以自定义顶点和边的样式，添加标签，以及使用不同的布局算法来改善可视化效果。
  • 性能优化: 对于大规模数据集，UMAP 降维和 JUNG 图的渲染可能会比较耗时，需要考虑性能优化策略，例如使用多线程或 GPU 加速。

其他可视化工具

除了 JUNG，还有其他的 Java 可视化库可供选择，例如：

  • XChart: 一个简单易用的图表库，可以创建各种类型的图表，例如散点图、折线图和柱状图。
  • JFreeChart: 一个功能强大的图表库，提供了丰富的图表类型和自定义选项。

Embedding可视化：将高维数据转化为低维图形

通过 UMAP 降维和 JUNG 图谱展示，我们可以将高维 Embedding 数据转化为直观易懂的可视化形式，从而更好地理解数据中的潜在结构和特征。

代码示例和注意事项

本篇文章提供了完整的代码示例，并详细介绍了 UMAP 降维和 JUNG 图谱展示的实现步骤和注意事项。希望能够帮助大家在 Java 项目中进行 Embedding 可视化。

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