t-SNE 是一种流行的降维算法,已经产生了许多变体,这些变体旨在解决 t-SNE 的某些限制,例如计算效率、稳定性和可扩展性。下面是两个 t-SNE 的变体及其参考文献: 大规模 t-SNE(LargeVis): 论文标题:Visualizing Large-scale and High-dimensional Data 作者:Zhao, J., & Cao, N. 出版年份:2016 链接:arXiv:...
走,咱去文献中会会它! 4 举个例子 对HuH1、HuH7、P1三种肝癌细胞进行单细胞测序 1、使用t-SNE对单细胞测序结果进行分析 图源|参考文献1 2、观察某个基因在不同细胞中的表达量 图源|参考文献1 3、观察与肝癌发生相关的不同基因在所有细胞群中的表达差异情况 图源|参考文献1 细胞内的基因数据,在t-SNE面前...
簇间距离意义不大。 【参考文献】: t-SNE的通俗易懂解释 t-SNE分析的原理 t-SNE:可视化效果最好的降维算法 t-sne数据可视化算法的作用是啥?为了降维还是认识数据? 数据可视化降维:PCA vs TSNE vs UMAP 从SNE到t-SNE再到LargeVis
Aivia赋能数据驱动的空间洞察降维工具大解析 参考文献：1. Becht E, McInnes L, Healy J, Dutertre CA, Kwok IW, Ng LG, Ginhoux F, Newell EW. Dimensionality reduction for visualizing single-cell data using UMAP. Nature biotechnology. 2019 Jan;37(1):38-44.2. Wang Y, Huang H, Rudin C, Sha...
农业电气化与自动化等 参考文献：Miao, A., Zhuang, J., Tang, Y., He, Y., Chu, X., & Luo, S. (2018). Hyperspectral Image-Based Variety Classification of Waxy Maize Seeds by the t-SNE Model and Procrustes Analysis. Sensors (Basel), 18. https://doi.org/10.3390/s18124391 ...
参考文献: Geoffrey Hinton P K. Visualizing Data using t-SNE Laurens van der Maaten MICC-IKAT[J]. 2014. 一、介绍 t-SNE算法是学习机器学习比较好入门的一种算法,t-SNE是一种降维算法... 查看原文 15、【李宏毅机器学习(2017)】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding(无监督学习:邻域嵌套) 上一篇...
该现象的详细论述可以阅读参考文献[1] ,其中通过超立方体和其内切球的推导十分精彩,这里不再赘述。★高维空间中数据样本极其稀疏。需要维度几何级数的数据才能满足在高维空间密采样(dense sample)。反过来,高维数据降维到低维空间也将发生“拥挤问题(Crowding Problem)[2]”★高...
end end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 四、实验结果 五、参考文献 Van der Maaten L, Hinton G. Visualizing data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008, 9(2579-2605): 85.
520 KEGG 16S sequences. The position of each sequence (points) are colored based on their phylum designation. Fig B: t-SNE projection of sequences that belong to different genera within the same family. (参考文献:16S rRNA sequence embeddings: Meaningful numeric feature representations of ...
2020 智能优化算法:蜉蝣算法 - 附代码 文章目录 2020 智能优化算法:蜉蝣算法 - 附代码 1.算法原理 1.1 雄性蜉蝣的运动 1.2 雌性蜉蝣的运动 1.3 蜉蝣交配 2.算法结果 3.参考文献 4.Matlab代码 摘要:蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)是于2020年提出的新型之智能优化算法。该算法具有寻优能力强等优点,具有较强的研究...