刚刚这个T-sne图,就可以看出不同样本之间,它们的聚类间距离有近有远,这说明它这里可能包含了一些相似和显著不同的biomarker,所以我们可以在这个基础上,再去分析,看到底是哪些指标,出现了相似性,或者离群值。如下图显示,AM和AS组,就高表达PD-1/CD38/KI67/HLA-DR。 大数据图,会比用传统的柱状分析图展示结果更好更直观,它能够更好
t-SNE算法使其“距离”适应数据集中的区域密度变化。结果,它自然地扩展了密集的cluster,并收缩了稀疏的cluster,从而平衡了cluster的大小。需要明确的是,这与任何降维技术都会扭曲距离的情况不同。相反,密度均衡是通过设计产生的,并且是t-SNE的可预测特征。 然而,您无法在t-SNE图中看到cluster的相对大小。 3. 距离 ...
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...
值也一定相同)才会返回true. 但是,对于基本数据类型的比较(比如:int flot double等),值相同,"=="...
一个常见的做法是相用一些其他的降维算法比如PCA,然后再用t-SNE进一步的降维。但是如果现在有一个新的样本来融入原来的样本,可以发现t-SNE其实是无法解决这个问题的,所以也就是t-SNE不适合做training与testing的训练,其实其只适合做一个可视化的结果,来看看对于这个高维的数据降维后的过是怎么样的。
结果以一个小型网页应用的形式放在我们学校的服务器上,读者将鼠标放在紫色点上边,就能听到与这个二维点向量相关联的声音了。 你可以自由的选择音频特征的提取方式(MFCCs 或者 Wavenet 提取到的隐变量),以及降维的方法(UMAP、t-SNE 或者 PCA)。其中 UMAP 和 t-SNE 还可以调整一些参数,例如步长或者困惑度(perplexity)...
得到的结果如下图: 和咱们之前的learning相比,t-sne的可视化结果可以发现: Y轴:体现了客户关系长度和消费时间间隔 X轴:主要体现了飞行里程上的差异 展示的结果基本符合了我们对不同客群的预期了解。 4.关于本次项目的思考 T-sne是一种数据可视化技巧,效果明显,但计算速度捉鸡 ...
t-分布随机邻域嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)是一种非线性流形学习算法[22],与其他流形学习相比,该算法以保持高维与低维数据邻域分布特性一致为目标,简化了邻域选择问题。 本文提出了一种基于信号多分辨率分解的特征定量描述与融合的牵引整流器故障诊断技术。首先,针对不同工况、不同的故障...
应用t-SNE 可视化结果 t-SNE 应用旅程 扩展讨论 在t-SNE 的研究与应用中,我们可以从多个维度进行讨论,比如改进的算法和优化的可视化策略。以下是思维导图,展示 t-SNE 的改进方向及实际效果: roott-SNE改进方向实际效果 在需求管理中,以下是 t-SNE 的需求图和 LaTeX 证明过程,进一步阐述其有效性及改进空间: ...