此外,关于低维的坐标信息——不论是tSNE还是UMAP,坐标轴数值本身是没有意义的(而PCA的横纵坐标是主成分特征值,可被赋予生物学意义)。但由于UMAP是根据高维数据特征进行低维数据的初始化,所以UMAP图中亚群间的远近距离,一定程度上可以反应亚群间的相似性。 图6 二维UMAP下对三维猛犸图的还原,两支三维内相近且高度...
UMAP最好的一点我觉得就是运行速度,因为采用随机梯度下降方法,UMAP更加快!可以说UMAP是TSNE的一个改进,但是是基于黎曼几何的。 感兴趣的小伙伴可以看一下原paper。 当然TSNE和UMAP算法还有很多细节,比如如何训练,还会有一些超参数,敏感系数等因素。本文还是主要想让大家理解UMAP和TSNE的道理。 以后也可能更新一下具体...
简介: R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现 降维 在组学分析中,一般通过降维算法得到低纬度如二维或三维的新坐标数据,再结合可视化技术去展示样本的在新坐标的空间分布,接着加上统计检验结果证实整体组学水平上组间的差异性。降维算法有基于线性模型的PCA,也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。 示例数据和...
umap_df %>% head() 可视化 # 可视化 umap_df %>% ggplot(aes(x = UMAP1, y = UMAP2, color = species, shape = sex))+ geom_point()+ labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2", subtitle = "UMAP plot") UMAP plot in R: Example 1 # 分面 umap_df %>% ggplot(aes(x = UMAP1, y = ...
PCA:用于线性数据的降维、去噪和特征提取。适用于初步分析、处理大规模数据以及作为其他复杂分析的前置步骤。 UMAP:适合处理高维、大规模数据,特别是基因表达分析、单细胞 RNA-seq、图像处理和嵌入式学习等领域。UMAP 能很好地平衡局部和全局结构。 t-SNE:通常用于探索数据中的局部复杂结构,广泛用于数据可视化,例如基因...
TSNE以概率分布的方式重新定义距离，高维点之间的相似性用高斯分布表示，而低维空间则使用T分布。这样做的目的是保持高维点的相对距离在低维中仍然有效。T分布的扁平特性使得在样本数量较少时，它更能捕捉到样本间的区别，这正是二维可视化所需要的特性。UMAP则引入了指数分布和交叉熵，相较于TSNE，它使用...
UMAP图是运行完RunUMAP()的线性降维可视化结果,和RunUMAP()同样起非线性降维作用的还有RunTSNE() 在单细胞PCA降维结果理解中,我们运行完RunPCA之后,一共会保留下来50个维度,根据不同维度的相关性基因可以区分不同的细胞类群。但PCA通常只能显示数据的线性结构,不够直观。
相比于PCA,TSNE和UMAP拥有更好的非线性映射性能和更好的可视化效果。而UMAP相比于TSNE,是一种高效的算法并且更稳定,在保留全局结构的同时,可以更好地处理跨层次的数据。在实践中,当数据维度高或者有复杂的结构时,TSNE或UMAP都是更好的选择。而PCA通常用于较少维度的线性数据。需要根据实际应用需求和数据特征选择适合...
一、tSNE和UMAP算法概要 不同于PCA、LDA等线性降维方法,tSNE和UMAP可以直接将高维空间的结构特征投影到低维空间(二维、三维)中。通俗地讲,就是用平面或立体空间内的点的疏密远近表现其在原本多维度状态下的疏密远近。降维过程如图1所示。 图1. tSNE...
可视化降维有两个方法tSNE和UMAP 非线性降维——这个目的是为了可视化,而不是特征提取(PCA),虽然它也可以用来做特征提取。 tSNE scRNA1=RunTSNE(scRNA1,dims=pc.num)embed_tsne<-Embeddings(scRNA1,'tsne')write.csv(embed_tsne,'embed_tsne.csv')plot1=DimPlot(scRNA1,reduction="tsne")##画图plot1###label...