首先,在高维空间内,描述两个点的距离算法不一样——tSNE通过正态分布将高维距离数据转换成概率,若两个点距离比较近的话,它所对应的概率较大;而UMAP使用的计算方法有很多,除了传统的欧式距离(即该n维空间中两个点间的真实距离)外,邻近KNN算法、皮尔森相似性、cosin相似性(R包seurat默认方法)都可以。总之来说,只要...
(1)UMAP通常比TSNE更快速,其在保留全局结构的同时,亦考虑了局部关系,所以UMAP可以更好地处理复杂数据;(2)在数据可视化方面,UMAP比TSNE更具有效性和健壮性,并且可以捕捉到更广泛的数据特征。 缺点: (1)UMAP较为复杂,计算成本较高;(2)UMAP依赖于输入到算法中的超参数,包括距离维数、最近邻数和迭代次数等。 结论...
从图中可以看出,UMAP和tSNE都可以较好地把不同类别的细胞分开。但tSNE倾向于把相同细胞群划分为更多的群,如图显示,黑色圈中CD8 T细胞,在tSNE结果中,群数更多,距离更远。 UMAP参数 最重要的参数是 n_neighbors ,近似最近邻居数。它有效地控制了UMAP局部结构与全局结构的平衡,数据较小时,UMAP会更加关注局部结构,数据...
首先,在高维空间内,描述两个点(两个细胞)的距离不一样,tSNE采取的是“概率算法”,即把两个点的距离转换成概率,若 i 与 j 这两个点距离比较近的话,它所对应的概率较大;而UMAP采取的是传统的欧式距离。 这里的x表示的高维空间的距离 计算出距离以后,tSNE对距离进行了标准化,而UMAP没有 这里的标准化是指对...
图二(A) UMAP图显示了IgG1显性BMPC成熟的预测路径。箭头表示成熟的方向。(B) UMAP图显示了位于每个成熟路径中的细胞簇,并通过预测的假时间进行着色。(上)每个实心黑点代表一个细胞... +4 分享回复赞 实验吧 科研资料帮 文献解析之通过单细胞分析了解人骨髓浆细胞成熟和存活途径的异质轨迹和标志性途径富集分析以...
图2 相同数据通过 tSNE(左)和UMAP(右)的可视化降维图 高维度距离的计算 首先,在高维空间内,描述两个点的距离算法不一样——tSNE通过正态分布将高维距离数据转换成概率,若两个点距离比较近的话,它所对应的概率较大;而UMAP使用的计算方法有很多,除了传统的欧式距离(即该n维空间中两个点间的真实距离)外,邻近KNN...
首先,在高维空间内,描述两个点(两个细胞)的距离不一样,tSNE采取的是“概率算法”,即把两个点的距离转换成概率,若 i 与 j 这两个点距离比较近的话,它所对应的概率较大;而UMAP采取的是传统的欧式距离。 这里的x表示的高维空间的距离 计算出距离以后,tSNE对距离进行了标准化,而UMAP没有 ...
首先，这是两种降维的scRNA-seq的降维图 那么它们有什么区别呢？首先，在高维空间内，描述两个点（两个细胞）的距离不一样，tSNE采取的是“概率算法”，即把两个点的距离转换成概率，若 i 与 j 这两个点距离比较近的话，它所对应的概率较大；而UMAP采取的是传统的欧式距离。这里的x表示的高维空间...
在往期的推送中,我们介绍过单细胞转录组数据分析前,必不可少的数据降维可视化与细胞聚类之间的区别(点击链接查看 ),其中涉及到三种不同的降维可视化方式——PCA法、tSNE法以及UMAP法,三者方法在算法上存在差异,从而使得到的可视化图有所不同。 关于PCA的原理,在你是否真的了解PCA? 中,已进行了详细介绍。 简单来...