過剰パラメータ化されたデータセットに対して、固定効果の重回帰分析モデルを適用することは、単一のスカラーパラメータで記述される超曲面でデータをフィッティングすることと等価である。
近似UMAPは、標準UMAPと同等の精度の2D/3D表現を生成しながら、投影速度を1桁向上させ、学習時間も同等に保つことができる。
ヘテロジニアスなテーブルデータのクラスター分析と合成データ生成のための新しいアルゴリズムを提案する。MMM (Madras Mixture Model) は、カテゴリカルデータと数値データの混在したデータセットでも優れたクラスター分析性能を示す。MMMSynth は、MMM を基に開発された合成データ生成アルゴリズムで、既存手法と比べて優れた性能を発揮する。