原始矩阵的降维聚类分群 这样的肉眼查看差异还是有点挑战,我们选择如下所示的代码: 代码语言:javascript 复制 load(file='phe-by-basic-seurat.Rdata')phe_basic=pheload(file='phe-by-0-1-matrix.Rdata')phe_0_1=pheidentical(rownames(phe_0_1),rownames(phe_basic))library(gplots)balloonplot(table(phe...
1) 只有0和1的情况下,“欧氏距离”和“余弦距离”衡量空间样本点的相对距离几乎是等价的,Scipy的稀疏矩阵存储后,应该能支持你的规模下的聚类。 2)大部分开源包只支持基于“欧氏距离”的聚类,是因为在其他的距离标准下,K-means这种算法迭代不能保证会收敛。确实有人在PCA之后做聚类,但实际上从某个角度,PCA做的...
数据中有大量的0可以进行神经网络分析么 数据集很少的神经网络 SqueezeNet是一种超轻量级的网络,它的分类精度接近AlexNet,但是模型却比其小50倍。 SqueezeNet的基础模块叫fire,如下图 squeeze和expand分别压缩和扩展数据的通道数,我的理解是可能相当于形态学的腐蚀和膨胀。 可以看出此网络也是通过1*1卷积层进行降维从而...
用稀疏矩阵来表达。
MF(Matrix Factorization)的原理是将一个高维稀疏矩阵分解成两个低秩矩阵,其中 k 被称为隐向量维度。在原始的稀疏矩阵 R 中,大部分二阶特征的关系系数是缺失的。而通过训练模型最小化 R 和预测矩阵 R‘ 的损失(如最小二乘),可以求出任意 Ri,j 的值。
MF(Matrix Factorization)的原理是将一个高维稀疏矩阵分解成两个低秩矩阵,其中 k 被称为隐向量维度。在原始的稀疏矩阵 R 中,大部分二阶特征的关系系数是缺失的。而通过训练模型最小化 R 和预测矩阵 R‘ 的损失(如最小二乘),可以求出任意 Ri,j 的值。
Scipy基本使用Scipy常量Scipy稀疏矩阵 Scipy图结构Scipy空间Scipy插值 Pandas数据科学库 自带数据结构数据读取...
奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)是一种常用的进行数据降维的方法。本文将探讨利用奇异值分解进行数据降维的方法。 1. 奇异值分解的原理 奇异值分解是一种矩阵分解的方法,它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。对于一个给定的矩阵A,奇异值分解将其分解为三个矩阵的乘积:A = UΣV^T,其中U和V是...
//创建稀疏矩阵((9.0, 0.0), (0.0, 8.0), (0.0, 6.0)) Matrix s = Matrices.sparse(3, 2, new int[]{0, 1,3}, new int[]{0, 1,1}, new double[]{9.0, 6.0,8.0}); 这里,创建一个3行2列的稀疏矩阵[ [9.0,0.0], [0.0,8.0], [0.0,6.0]]。Matrices.sparse的参数中,3表示行数,2表示...
预览稀疏矩阵(1~10行,1~6列),. 表示0; pbmc.data[1:10,1:6] 二.创建Seurat对象与数据过滤 在使用CreateSeuratObject()创建对象的同时,过滤数据质量差的细胞。保留在>=3个细胞中表达的基因;保留能检测到>=200个基因的细胞。 pbmc <-CreateSeuratObject(counts =pbmc.data, project = "pbmc2700", min.ce...