UMAP 是一种基于拓扑学和流形学习的非线性降维算法,于2018年由 McInnes 和 Healy 提出。它在处理高维复杂数据时表现优异,特别适用于保持数据的全局和局部结构。 原理: UMAP 假设数据分布在某个隐含的低维流形上,它通过构建 k 近邻图来捕捉数据的局部结构,假定数据在局部是线性的。 它使用 Riemann 度量来构建近邻图...
UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction,一致的流形逼近和投影以进行降维)。 一致的流形近似和投影(UMAP)是一种降维技术,类似于t-SNE,可用于可视化,但也可用于一般的非线性降维。 示例代码 12345678910111213141516171819202122 import mtutils as mtfrom sklearn.manifold import TSNEfrom...
as.data.frame() %>% rename(tSNE1="V1", tSNE2="V2") %>% mutate(ID=row_number()) tSNE_df <- tSNE_df %>% inner_join(penguins_meta, by="ID") tSNE_df %>% head() 可视化 tSNE_df %>%ggplot(aes(x = tSNE1, y = tSNE2, color = species, shape = sex))+ geom_point()+ t...
简介: R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现 降维 在组学分析中,一般通过降维算法得到低纬度如二维或三维的新坐标数据,再结合可视化技术去展示样本的在新坐标的空间分布,接着加上统计检验结果证实整体组学水平上组间的差异性。降维算法有基于线性模型的PCA,也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。 示例数据和...
UMAP是一种基于流形的非线性降维方法,它能够将高维数据映射到二维或三维空间中。UMAP的主要思想是利用拓扑结构来捕捉原始数据中的关系,通过寻找数据间的相对邻域关系,将高维空间中的数据点映射到一个低维空间中使得保留的结构与原始数据中的关系最为相似。 优点: (1)UMAP通常比TSNE更快速,其在保留全局结构的同时,亦...
scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程#rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 我们现在完成了数据的预处理。是时候谈谈降维了。 我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。我们想学习如...
3. TSNE非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。二：主要介绍Kpca的实现步骤 （由于Kpca是Pca的推广，我们略过Pca）我们先获得一个m\times n的数据矩阵（m是样本个数，n是每个样本的特征），选择相应的核函数计算核矩阵，这里的核矩阵计算主要是根据公式k(x_i,x_j)=<\varphi(x_i),\varphi(x_j...
PCA降维: 为什么要降维? scRNA分析就是在于数据。每个基因现在都作为数据的一个维度存在。假如我们有一个scRNA数据集,其中只有两个基因,两个坐标轴表示两个基因的表达量,图中的点就表示细胞, 每个细胞在图上都由x、y轴确定。也就是说,基因的表达决定了细胞的分布。如果有两个基因,那么细胞的位置就由两个维度决...
是时候谈谈降维了。我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。 我们想学习如何减少维度和可视化我们的数据。 我们还学习了如何为聚类步骤选择主成分。 01:57 主成分分析 08:50 tSNE 和 UMAP 用于可视化 10:05 tSNE 11:23 UMAP 展开更多...
是时候谈谈降维了。我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。 我们想学习如何减少维度和可视化我们的数据。 我们还学习了如何为聚类步骤选择主成分。 01:57 主成分分析 08:50 tSNE 和 UMAP 用于可视化 10:05 tSNE 11:23 UMAP 展开更多...