PaCMAP（成对控制流形近似）是一种降维技术，作为t-SNE和UMAP等方法的替代方案被引入。该方法旨在平衡数据中局部和全局结构的保留，解决其他技术中观察到的一些挑战。它引入了成对吸引和排斥项，以在流形学习过程中控制平衡，并以其速度和处理大数据集的能力而著称，同时能够生成可解释的嵌入。优点 1、混合方法PacMAP...
UMAP和t-SNE算法上差异: 计算高维距离时,t-SNE会计算所有点之间的距离,通过Perplexity(困惑度)参数调整全局结构与局部结构间的软边界;而UMAP择只计算个点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围; 两种算法在对信息损失的计算方法也有不同,t-SNE使用KL散度衡量信息损失,在全部结构上存在失真的可能;而UMAP使用二交...
1. 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP害将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-...
1.保持局部结构:t-SNE 优秀于保持高维数据中的局部结构到低维空间,这意味着在原始空间中相互靠近的点在低维空间中也会靠近。 2.可视化效果佳:t-SNE 算法通常能够产生较好的可视化效果,尤其是对于高维数据,如图像、文本等。 3.对拥挤问题的处理:t-SNE 采用了 t 分布来计算低维空间中的相似度,这有助于缓解拥...
https://www.youtube.com/watch?v=o_cAOa5fMhE 更多:http://v.dltheapk.com/item/10057 描述:在这段视频中,您将学习关于数据降维的三种常用方法:PCA, t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜空间时,这些方法特别有用。如果您想了解更多有关这些技术的信息,以下是一些关键论文链接:- UMAP:Uniform ...
本期跟大家讨论下FlowJo大数据的可视化降维处理涉及的3种不同插件t-SNE,UMAP和TriMAP的简要原理和特色对比。 一、可视化降维处理分析的目的——可加速复杂数据直观展现 随着仪器和科学技术手段的自动化和高通量的进步,生物科学领域的数据收集和获取已经不再是难事。而流式细胞仪的多色实验,记录了成百上千万的细胞中...
UMAP、t-SNE与PacMAP的终极对决 降维示例 左右滑动查看更多 降维将数据从高维空间转换到低维空间,以简化数据解释。 在Aivia中的应用:通过选择不同的测量方法,帮助用户为不同类别实现清晰的决策边界,这些测量方法可以用于不同的聚类技术。 Aivia中的三种降维方法: ...
主成分分析(PCA)、t分布随机邻居嵌入(t-SNE)和统一流形近似与投影(UMAP)是生命科学家用来进行降维的工具之一。一篇描述降维工具的论文的作者指出,这些工具在理解数据集的几何和邻域结构方面“既可以是福音也可以是诅咒”。在某些情况下,t-SNE可能会创建虚假的聚类,误导研究人员。t-SNE和UMAP都在保留局部结构方面表现...
UMAP、t-SNE与PacMAP的zhongji对决 降维将数据从高维空间转换到低维空间,以简化数据解释。 在Aivia中的应用:通过选择不同的测量方法,帮助用户为不同类别实现清晰的决策边界,这些测量方法可以用于不同的聚类技术。 Aivia中的三种降维方法: UMAP –比t-SNE更快 ...
在低维空间中,t-SNE 使用 t 分布来计算数据点之间的相似度。具体步骤如下: 对于每个低维数据点 (y_i),计算其与其他数据点 (y_j) 的欧氏距离 (|y_i - y_j|) 使用t 分布计算相似度 (q_{ij}): 3.3 损失函数的优化 t-SNE 通过最小化高维空间和低维空间之间的相似度分布的 Kullback-Leibler 散度来...