4、绘制TSNE 代码语言:javascript 复制 set.seed(123123)tsne_out<-Rtsne(sample_all,pca=FALSE,perplexity=10,theta=0.0)tsnes=tsne_out$Ycolnames(tsnes)<-c("tSNE1","tSNE2")tsnes=as.data.frame(tsnes)group=c(rep('group1',cell_num),rep('group2',cell_num),rep('group3',cell_num))tsnes...
5、绘制TSNE set.seed(123123) sample_all=t(sample_all) tsne_out <- Rtsne(sample_all,pca=FALSE,perplexity=10,theta=0.0) # 获取tSNE的坐标值 str(tsne_out) # 其中在Y中存储了画图坐标 tsnes=tsne_out$Y colnames(tsnes) <- c("tSNE1", "tSNE2") #为坐标添加列名 # 在此基础上添加颜色分组...
ggplot(tsnes, aes(x = tSNE1, y = tSNE2))+ geom_point(aes(col=group)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. TSNE 与 PCA 是同样的展示效果,也就是说如果分析数据的变量之间没有明显的区别,利用不用的聚类手段或可视化方法,我们也不能将其分为不同群体。 在机器学习中,我...
降维技术可以说非常常见的有Pca、Kpca、TSNE、LDA、NMF、神经网络自编码技术等,也是各有各的特点,比较深入且工业上不怎么通用的有密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法(DRF-Kpca)等等,有兴趣的朋友可以查查此类相关文章。这篇文章主要先介绍Pca、Kpca、TSNE这三种方法。 岁月如云,匪我思存,写作不易,望路过的朋友们点...
刘小泽写于19.7.5-第二单元第六讲:聚类算法之PCA与tSNE 笔记目的:根据生信技能树的单细胞转录组课程探索smart-seq2技术相关的分析技术 课程链接在:https://www.bilibili.com/video/BV1dt411Y7nn?p=9 还是之前文章附件的图片,其中b图是选取两个主成分做的PCA图,c图是tSNE图: ...
tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
第二单元第六讲:聚类算法之PCA与tSNE 还是之前文章附件的图片,其中b图是选取两个主成分做的PCA图,c图是tSNE图: 几个常用函数的转置t(transpose),傻傻分不清?:计算距离介绍过dist()函数,它是按行为操作对象,而聚类是要对样本聚类,因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因,列为样本)转置;同样PCA也是对行/样...
聚类算法之PCA与tSNE 聚类算法之PCA与tSNE 前 · 言 第二单元第六讲：聚类算法之P C A与t S N E 还是之前文章附件的图片，其中b图是选取两个主成分做的P C A图，c图是t S N E图：几个常用函数的转置t(t ra n s p o s e)，傻傻分不清？：计算距离介绍过d is t()函数，它是按行为操作对象...
前· 言第二单元第六讲:聚类算法之PCA与tSNE还是之前文章附件的图片,其中b图是选取两个主成分做的PCA图,c图是tSNE图:几个常用函数的转置t(transpose),傻傻分不清?:计算距离介绍过dist()函数,它是按行为操作对象,而聚类是要对样本聚类,因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因,列为样本)转置;同样PCA也是对...
前· 言第二单元第六讲:聚类算法之PCA与tSNE还是之前文章附件的图片,其中b图是选取两个主成分做的PCA图,c图是tSNE图:几个常用函数的转置t(transpose),傻傻分不清?:计算距离介绍过dist()函数,它是按行为操作对象,而聚类是要对样本聚类,因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因,列为样本)转置;同样PCA也是对...