load("for_tSNE.pos.Rdata") ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y=tSNE_2, col=cluster))+ geom_point()+ stat_ellipse() 修改图片细节: stat_ellipse()中增加参数,按cluster画填充 ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y=tSNE_2, col=cluster))+ geom_point()+ stat_ellipse(aes(fill=clust...
首先,可以看出这张图是张点图,而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster,所以用映射来实现。 代码语言:javascript 复制 library(ggplot2)ggplot(dat,mapping=aes(x=tSNE_1,y=tSNE_2,col=cluster))+geom_point() 因为一直对因子这个概念比较模糊,试一试如果cluster不是因子会怎么样。先看...
r语言 tsne perplexity 理解t-SNE中的困惑度(Perplexity) 在高维数据分析中,t-SNE(t分布随机邻域嵌入)是一种流行的降维技术。它可以有效地将高维数据映射到低维空间,以便于可视化和进一步分析。在t-SNE中,一个关键的参数叫做“困惑度”(Perplexity),它影响着数据的聚类结构和效果。 什么是困惑度? 困惑度是t-SNE算法...
利用函数principal(),你很容易获得每个调查对象在该主成分上的得分,利用相关系数矩阵得到的主成分分析结果的主成分得分计算方法有所不同,但也比较简单(欲寻代码,见文末客服二维码)。 tSNE 到这里,主成分分析的部分就基本结束,显然主成分分析是一种线性相关的分析方法,而下面要介绍的t-SNE则适用于非线性关系,它的主...
t-SNE 是一种降维方法,它可以在保留聚类结构的前提下,将多维信息压缩到二维或三维空间中。借助t-SNE我们可以将 PAM 算法的聚类结果绘制出来,有趣的是私立顶尖院校和公立非顶尖院校这两个簇中间存在一个小聚类簇。 In [22]: tsne_obj <- Rtsne(gower_dist, is_distance = TRUE) ...
首先将结果存储到 tsne_result 数据框内,两列数据列分别命名为tSNE1,tSNE2。在 ggplot 函数中,我们指定用于绘图的数据,并用 aes 函数指定x、y轴的数据,以及散点颜色按照我们之前获取的品种信息进行区分,最后的 geom_point() 函数用于绘制散点图,运行上述代码,得到如下图形...
##TSNE聚类分析 pcSelect=20 pbmc <- FindNeighbors(object = pbmc, dims = 1:pcSelect) #计算邻接距离 pbmc <- FindClusters(object = pbmc, resolution = 0.5) #对细胞分组,优化标准模块化 pbmc <- RunTSNE(object = pbmc, dims = 1:pcSelect) #TSNE聚类 ...
tsne_analysis.r 表达聚类分析 使用说明: $ Rscript $scriptdir/tsne_analysis.r-h usage:/work/my_stad_immu/scripts/tsne_analysis.r [-h]-i filepath-m metadata [-d dims] [-p perplexity] [--theta theta][-M initial_dims] [-T top]-ggroup[-s size] ...
tSNE 到这里,主成分分析的部分就基本结束,显然主成分分析是一种线性相关的分析方法,而下面要介绍的t-SNE则适用于非线性关系,它的主要用处为降维,一般将高维数据转化为二维数据并绘制图形,便于我们观察变量之间的关系。目前t-SNE主要应用在图像处理(医学图像处理等)、文本比对等领域,在生物信息学也有很广阔的应用前景...
对降维结果 tsne_out$Y 绘制一个散点图，与之前讲到的PCA结果对比，是否感觉分组的边界更清晰了呢？尽管t-SNE相比PCA强大很多，但是也存在缺点，比如不能对原始数据进行变换、结果具有随机性、对参数敏感、聚类间的距离没有实际意义、原有的形状发生改变等。在实际中，针对不同问题选择合适的方法才是最...