既然前面提到 t-SNE 要保留数据的局部特征,那么应该满足这样的要求:原先距离近的数据,降维之后距离应该也很近;原先距离远的数据,降维之后距离应该也很远。 那么我们怎么去做到这一点呢?t-SNE 中主要是将“距离的远近关系”转化为一个概率分布,每一个概率分布就对应着一个“样本间距离远近”的关系。而降维前后的数...
在上面的那篇原始论文(Visualizing Data using t-SNE.)中提到:“The performance of SNE is fairly robust to changes in the perplexity, and typical values are between 5 and 50”, 也就是t-SNE的鲁棒性很不错,一般在5到50之间调整就可以了 Learning Rate: 这个学习率是在运行t-SNE算法的时候,进行梯度...
原始论文中说SNE的性能对preplexity的变化相当稳健,典型值在5~50之间,But the story more nuanced than that. 充分利用t-SNE意味着分析有不同preplexity的多个图。此外,t-SNE算法并不总是在连续运行时产生相似的输出,并且还有与优化相关的其他超参数。 1 Those hyperparameters really matter 从t-SNE的hello world...
作者使用已发布的单细胞转录组数据来证明,与一般的t-SNE应用相比,该流程可产生更好的结果。 论文ID 原名:The art of using t-SNE for single-cell transcriptomics 译名:t-SNE在单细胞转录组学上的应用 期刊:Nature Communications IF: 11.878 发表时间:2019.11 通讯作者:Dmitry Kobak 通讯作者单位:德国图宾根大学...
t-SNE的第二个特征是可调参数,“困惑”,它(松散地)说明如何在数据的本地和全局方面之间平衡注意力。在某种意义上,该参数是关于每个点具有的近邻的数量的猜测。困惑值对得到的图像具有复杂的影响。原始论文说:“SNE的表现对于困惑的变化是相当强大的,典型的值在5到50之间。”但这个故事比那更加微妙。从t-SNE中获...
原论文说,“SNE的性能对perplexity的变化相当稳健,典型值在 5 到 50 之间。” 充分利用t-SNE可能意味着需要分析具有不同perplexity的多个图。 例如,t-SNE算法并不总是在连续运行中产生类似的输出,并且还有与优化过程相关的超参数。 1. 超参数 超参数的重要性 ...
PCA、t-SNE 和 UMAP 用于将数据从大量维度降低到更易于管理的数量。这对于单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据尤为重要,因为这些数据通常被减少到两个维度,以便将绘图可视化结果用在论文和幻灯片中。 降维工具的争议: 一些研究者认为这些工具可能会扭曲数据,误导研究。 Rafael Irizarry 认为他所看到的许多 t-SNE 和 ...
t-SNE算法的另一个特性就是支持调优参数-困惑度,简单来说它是用来平衡数据的局部和全局关注度。换句话说,这个参数是对每个数据点相邻数据点数量的猜测。困惑度会对最后产生的二维图像有复杂的影响。在原始的论文中是这样阐述的:“SNE的性能对于困惑度的改变还是相当可靠的,而困惑度典型值一般在5到50之间”。而事实上...
近日,Southern Methodist University陶鹏课题组在美国化学会Journal of Chemical Theory and Computation杂志上发表论文。他们将t-Distribution stochastic neighboring embedding (t-SNE)降维方法应用在分子动力学模拟上,并和其他常用的降维方法进行比较的研究。研究结果表明:t-SNE在本研究的系统上对于保留结构相对信息、保留...
t-SNE的第二个特征是可调参数,“困惑”,它(松散地)说明如何在数据的本地和全局方面之间平衡注意力。在某种意义上,该参数是关于每个点具有的近邻的数量的猜测。困惑值对得到的图像具有复杂的影响。原始论文说:“SNE的表现对于困惑的变化是相当强大的,典型的值在5到50之间。”但这个故事比那更加微妙。从t-SNE中获...