all_data = scaler.fit_transform(all_data) 3.T-sne降维 T-sne的官网文档为:sklearn.manifold.TSNE — scikit-learn 1.2.1 documentation #n_components降维后的维度,perplexity超参数一般设置在[5,50],类型是float,n_iter最大的迭代次数最少大于250 tsne = TSNE(n_components=2,perplexity=30,n_iter=1000...
theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) 通过上图我们可以看到,大部分细胞属于Unknown,我们还可以尝试用其他的方法对细胞进行分类,比如常见的使用t-SNE降维后进行聚类分群。 #获取离散度表格; disp_table <- dispersionTable(HSMM) #提取平均表达量大于0.1的基因; unsup_cluste...
原文的图 第一次我的图 后面我做的图大概都是这样 以下是原因分析: 1.整合多样本使样本间的批次差异不显著这一点与seurat官网一致: 未整合 整合后 2.各细胞簇的大小、细胞簇之间的距离可能是没有意义的:下面这篇博客进行了说明。 t-SNE:如何理解与高效使用 - 简书 (jianshu.com) 以下是考虑PCA降维时取的...
t-SNE 可⽤于⾼维度数据的可视化。它将数据点之间的相似性转换为联合概率，并尝试最⼩化低维嵌⼊和⾼维数据的联合概率之间的KL散度（Kullback-Leibler divergence）。t-SNE的成本函数不是凸的，即使⽤不同的初始化我们可以得到不同的结果。当待降维的数据维度过⾼时，建议使⽤其他的降维⽅法将数据...
Decomposition and Classification of Stellar Spectra Based on t-SNE 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 随着天文学的发展以及天文望远镜观测能力的提升,国内外许多大型巡天望远镜将产生PB级的恒星光谱数据。恒星光谱是来自恒星的电磁辐射,通常由连续谱与吸收线叠加而成,其差异源于恒星的有效温度、表面重力加速度...
t-SNE算法具有扩展稠密聚类和收缩稀疏聚类的习惯。 t-SNE不保留簇之间的距离。 t-SNE是一种不确定性或随机算法,这就是为什么它的结果在每次运行中都会有轻微的变化。 尽管它不能在每次运行中保持方差,但它可以使用超参数调整来保持每个类之间的距离。
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)可视化数据的主要方法是:利用高维数据通过降维技术将其映射到低维空间,图形化展示、保持局部结构、突出数据点之间的相似性。在这些方法中,图形化展示是关键,因为它使得复杂的数据结构变得直观。具体来说,通过将数据点映射到二维或三维空间,用户可以直观地观察到数据的聚...
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tdqm进度条与t-sne函数可以一起使用。 tqdm是一个Python的进度条库,可以在循环中显示进度条,提供了简单易用的API。t-sne是一种降维算法,用于将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化。 在使用t-sne函数进行数据降维的过程中,由于计算量较大,可能需要较长的时间来完成。为了方便用户了解程序的运行进度...
译者注: 本文言简意赅的阐述了数据降维( Dimensionality Reduction technique)技术中PCA以及t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE)算法的相关实现原理以及利弊,并且使用Python基于Fashion-MNIST数据集描述了对PCA以及t-SNE算法的基本应用。本人觉得相关概念阐述的比较清晰因此特别转译在此博客,但如果读完本文后想...