而降维分析则有助于揭示数据的潜在结构,发现细胞群体之间的差异。PCA、t-SNE和UMAP各有优缺点,在实际应用中,研究人员应根据分析需求和数据特性灵活选择合适的技术。
本文列举并对比了一些有趣的算法,例如 Wavenet、UMAP、t-SNE、MFCCs 以及 PCA。此外,本文还展示了如何在Python中使用 Librosa 和 Tensorflow 来实现它们,并用 HTML、Javascript 和 CCS 展示可视化结果。 Jupyter Notebook:https://gist.github.com/fedden/52d903bcb45777f816746f16817698a0 浏览器可视化代码:https:/...
在本视频中,您将了解三种非常常见的数据降维方法:PCA、t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜在空间时,这些方法特别有用。 如果您想了解有关这些技术的更多信息,以下是一些关键论文: - UMAP:用于降维的均匀流形近似和投影 https://arxiv.org/abs/1802.03426 - 随机邻域嵌入Stochastic Neighbor Embedding (...
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...
与UMAP不同,t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)更注重局部结构的描绘。它不考虑全局结构,只关注同一群内细胞间的关系。因此,t-SNE能够将每个细胞群内的细胞更清晰地展示出来,类似于散点图。 t-SNE的特点 🌟 t-SNE的优点是能够清晰地展示每个细胞群内的细胞关系,使得细胞分群更加直观。然而,这也...
数据降维方法:PCA,t-SNE,UMAP|动画讲,于2024年10月29日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
二、非常规操作——新兴降维法子 1. t-SNE（t分布随机近邻嵌入）2. UMAP（统一流形近似与投影）3. ...
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可视化主成分：对于二维或三维的数据，我们可以直接将主成分投影到二维或三维空间中，从而直观地检查主成分是否能够有效地区分不同的数据点或集群。而对于更高维度的数据，我们可以借助t-SNE或UMAP等非线性降维技术来可视化主成分，进而检查数据的内在结构是否得到了有效保留。模型性能：我们还可以通过训练机器学习模型并...
与PCA相比，其他降维技术如t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）和UMAP（统一流形近似与投影）在处理非线性数据...