t-SNE是一种可以把高维数据降到二维或三维的降维技术,它的特点是能够保留数据的全局和局部结构,通常用于做高维数据的可视化。 第二步,t-SNE将单细胞测序所得的高维数据进行降维处理后(此处省略一万字...),将相同的破坏分子归为一类,并记录在可视化的案宗——t-SNE散点图里,有哪些破坏分子,一目了然! 肿瘤的...
通过文章中的图来看看t-SNE的呈现方式吧 非常细致的T细胞分类 胰腺导管腺癌(肿瘤内异质性很高)细胞类型鉴定及占比 肺癌T细胞的免疫图谱的刻画 通过这些精美的t-SNE散点图可以看出,大数据时代,巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理,我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西,从而进行下一步的研究。
通过这些精美的t-SNE散点图可以看出,大数据时代,巨大的数据量通过t-SNE降维及可视化处理,我们可以很快从海量的信息数据当中获得我们需要的东西,从而进行下一步的研究。 了解了t-SNE的前世今生,读文献时再遇到这类图我们不会再一脸茫然了吧!
t-SNE 由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 在 2008 年提出,特别适合将高维数据降维并可视化。与 PCA 等线性降维方法不同,t-SNE 是一种非线性降维算法。 它的核心思想是:在高维空间和低维空间中,都使用条件概率来表示数据点之间的相似性,然后最小化两个条件概率分布之间的 KL 散度,从而找到最优的...
其次，PCA是一种线性降维技术，旨在最大化方差并保持较大的成对距离。PCA可能导致可视化效果不佳，特别是在处理非线性结构时。这里非线性结构可以视为任何几何形状，如：圆柱体、球、曲线等。t-SNE与PCA的不同之处在于只保留小的成对距离或局部相似性，而PCA则关注的是保持大成对距离以最大化方差。图1-“瑞士...
第5步-t-SNE降维与可视化 (1)导入所需的库 from sklearn.manifold import TSNE (2)t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2) tsne.fit(X_std) (3)可视化t-SNE降维分类结果 X_tsne = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(X_std)).rename(columns={0:'dim1', 1:'dim2'}) ...
t-SNE的全称叫做t分布式随机邻居嵌入(t-SNE)。该算法是一种非监督的非线性技术,主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之,t-SNE为我们提供了数据如何在高维空间中排列的感觉或直觉。它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton于2008年开发。一提到降维,我们会想到大名鼎鼎的PCA,PCA是线性降维的技术,那么较...
8个玉米品种降维后的三维分布如图4所示。对于PCA，不同品种之间没有明显的分离，同一类样品沿空间分布并重叠。LLE的散点图与PCA的散点图基本相同。KPCA的区分效果优于PCA和LLE，但较t-SNE差。t-SNE表现优异，品种TZ23、GCT3、GHT、HJ9、XT和SL78的分布和区域有明显区别，而Zhou1和XXWCT在同一分布区域并有一定...
t-SNE是一种用于高维数据降维的可视化技术，旨在保留原始数据的局部结构，帮助我们更直观地理解复杂数据集。相较于传统的降维方法如PCA，t-SNE尤其擅长在低维空间中展示数据的层次结构和相似性。它通过计算数据点之间的概率距离，力求使低维空间中点的相互距离尽可能地反映高维空间中的局部关系。在肿瘤研究...