t-SNE 的计算复杂度较高，对于大规模数据集，计算时间和内存消耗都非常大。因此，t-SNE 不适合直接应用于大数据集。在处理大数据集时，可以考虑以下几种方法：先使用其他降维方法（如 PCA）进行预处理，将数据维度降低到较小的范围，然后再应用 t-SNE选择一部分代表性数据点进行 t-SNE 降维，而不是对整个数据集...
此时我们将不同的gating代入layout,即可得到多个细胞亚群在当前Tsne上的展示结果: 一张T-sne降维分析的实验结果展示就顺利做出了。相比多张流式结果图得到的各个细胞亚群比例关系,这样一张图就得到所有的亚群关系的展示结果是否让你心动呢?怎么样,各位老师学会了吗? 更新信息请查看*流式网站*fcm.univ-bio.com...
这种称之为UNI-SNE,效果通常比标准的SNE要好。优化UNI-SNE的方法是先让(\rho)为0,使用标准的SNE优化,之后用模拟退火的方法的时候,再慢慢增加(\rho). 直接优化UNI-SNE是不行的(即一开始(\rho)不为0),因为距离较远的两个点基本是一样的(q_{ij})(等于基线分布), 即使(p_{ij})很大,一些距离变化很难...
plt.xlabel('t-SNE 维度 1') plt.ylabel('t-SNE 维度 2') plt.show() 解释与结果解读 调整perplexity 参数: 将perplexity 设置为 30 后,我们再次对数据进行 t-SNE 降维。结果显示,调整 perplexity 会影响数据点在二维空间中的分布。perplexity 参数决定了 t-SNE 在计算高维空间中数据点的相似度时考虑的邻居...
6. 实验设定 这次实验我们只做做基础的使用MNIST观察下t-SNE的结果,只用了1000张手写数字图片。 MNIST是一个简单的计算机视觉数据集。它包含如下所示的手写数字的图片集: image.png MNIST数据保存在了Yann LeCun的网站, 下载的数据包含两部分,6万个训练数据(mnist.train)和10万各测试数据(mnist.test)。这个区分...
plt.ylabel("t-SNE feature 1") 📣 可以发现t-SNEde结果很棒,所有的类别都被明确地分开,形成密集的组 找到数据的一种二维表示,仅根据原始空间中数据点之间的靠近程度就能将各个类别明确分开 (4)关于matplotlib.pylot.text 在本次实验代码中,用到了plt.text()方法将降维后的数据在二维平面上用文本画出。
实验背景与目的: brats 是三维脑 MRI 肿瘤数据,大小= 240x240x150, 把每个数据中的肿瘤层面看成是异常层,不含肿瘤的层面看成是正常层。使用 t-SNE 可视化,以观察正常层和异常层在分布上是否有差异。 这里的层指的是 axial-slice, 即横断面。一个三维数据有150层,每层的大小都等于240x240 ...
实验设计 结果 1. t-SNE保留全局流形 为了阐明t-SNE分析会产生一些误导的分类结果,作者首先使用一个合成数据集进行分析并阐述。该数据集是从15个50维的数据中进行抽样,组成3个明显且不重叠的类(图1)。该数据集表现出典型的单细胞转录组数据的层次结构。两个可视化高维数据的典型方法是MDS和PCA。MDS在计算大量数据...
t-SNE通过单细胞测序分析进入生物学研究者的视野,也使得很多人误以为t-SNE降维是单细胞测序分析的独有内容。其实,t-SNE降维可以适用于大多数复杂数据的可视化,如大分子动力学研究(图1)、电生理学的神经信号研究(图2)、基因组学的SNP研究(图3)都可以利用t-SNE降维获得更好的可视化效果。除此以外,普通转录组、...
3. t-SNE与其他降维算法 现在你已经了解什么是降维,让我们看看我们如何使用t-SNE算法来降维。 以下是几个你可以查找到的降维算法: 1.主成分分析(线性) 2.t-SNE(非参数/非线性) 3.萨蒙映射(非线性) 4.等距映射(非线性) 5.局部线性嵌入(非线性) ...