基于UMAP无监督非线性降维的神经记录高效可靠尖峰分类

一种基于UMAP的无监督非线性降维方法被提出，能够高效可靠地从神经记录中进行尖峰分类。该方法通过优化聚类精度和处理速度，为细胞外电生理学中单神经元活动的检测与映射提供了重要工具。