t-SNE具有非凸目标函数,通过随机初始化使梯度下降最小化。因此,我们需要多次运行t-SNE,并选择合适的映射,来获得在低维嵌入与高维数据的联合概率之间的Kullback-Leibler发散的最小值。 在聚类方面,这可能会给我们带来最有效的分割。我们通过运行整条管道几百次,简要地验证了这种趋势和一致性最大有效程度在90%: 总...
《生物医学工程学杂志》.2018,(第05期),审查员 王黎明 (54)发明名称一种基于t-SNE的成绩聚类分析方法(57)摘要本发明提供了一种基于t‑SNE的成绩聚类分析方法,导入原始数据,对高维成绩数据进行t‑SNE降维,对t‑SNE降维后的成绩数据进行K‑Means聚类处理,得到聚类结果。本发明对原始数据进行预处理之后,利用...
新聚类中心的公式如下: (3-4)依据新的聚类中心,重新划分簇;依据步骤(3-3)中计算出的新的聚类中心,采用步骤(3-2)中的方法更新簇; (3-5)重复步骤(3-3)与(3-4)直到聚类中心不再变化,得到此时的聚类结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于t-sne的成绩聚类分析方法,其特征在于: 所述步骤(2-3)中,的取...
将Cellranger中的基因表达矩阵filtered_gene_bc_matrices用于分析。 进行质量控制(QC),以删除异常细胞; 标准化与归一化,消除技术噪音与批次效应; 主成分分析(PCA)与挑选 t-SNE聚类 参考网站:https://satijalab.org/seurat/pbmc3k_tutorial.html (注意!!!现在这个网站会自动跳转到3.0版本) Seurat的安装:R中运行ins...
基于t-sne的氨基酸聚类分析 ? s '‘ - I .、? .. , ^ : - ‘一, .- ‘ ;‘—甘 聲' . V说 说皆., 毒不' ' . 巧 分类 号皆 苗 鼻又 ?;: 獅 , 学校代码;l o i e 己 - 密级 :~ ~' . "~^' 、' '、: 丫' 户^' 。、r廷 :: 学 号 :2 0 1 3 1 1 0 0 0 7 ...
合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009摘 要 节能减排对于经济社会和谐发展、实现可持续发展具有重大战略意义。为保证化工企业实现节能减排的目标,提出了一种结合 t-SNE 降维与 k-means 聚类算法,用于分析海量、高维、多元数据的一种方法。首先通过分析和收集安徽省某化工厂化工产品生产工艺过程中监测的多......
1. 将Cellranger中的基因表达矩阵filtered_gene_bc_matrices用于分析。 2. 进行质量控制(QC),以删除异常细胞; 3. 标准化与归一化,消除技术噪音与批次效应; 4. 主成分分析(PCA)与挑选 5. t-SNE聚类 参考网站:https:///seurat/pbmc3k_tutorial.html ...
1. 将Cellranger中的基因表达矩阵filtered_gene_bc_matrices用于分析。 2. 进行质量控制(QC),以删除异常细胞; 3. 标准化与归一化,消除技术噪音与批次效应; 4. 主成分分析(PCA)与挑选 5. t-SNE聚类 参考网站:https:///seurat/pbmc3k_tutorial.html ...
本发明为一种基于t-sne降维和k-means聚类的成绩分析方法,t-sne是由laurensvandermaaten和geoffreyhinton在2008年提出的一种高维数据降维的算法,k-means是一种经典的无监督聚类分析方法,结合两者,可以提升数据分析的效果并便于可视化。本发明为解决多科成绩分析和多维数据可视化的问题并克服现有技术中的不足,提出一种基于...
1. 将Cellranger中的基因表达矩阵filtered_gene_bc_matrices用于分析 2. 进行质量控制(QC),以删除异常细胞 3. 标准化与归一化,消除技术噪音与批次效应 4. 主成分分析(PCA)与挑选 5. t-SNE聚类 参考网站:https://satijalab.org/seurat/pbmc3k_tutorial.html (注意!!!现在这个网站会自动跳转到3.0版本) Seurat...