而UMAP则只计算各点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围;另一方面,两种算法在对信息损失的计算方法不同,tSNE使用KL散度衡量信息损失,在全局结构上存在失真的可能,而UMAP使用二元交叉熵,全局和局部结构均有保留。
UMAP和tSNE在计算高维距离、信息损失等方面有所区别,简单理解:UMAP簇和簇之间的距离可以反映相似程度,而tSNE相距较远的簇也可能是同一细胞类群(如上图)。此外,UMAP处理速度耗时更短,结果稳定性更高,故目前更多使用UMAP作为降维聚类方式。 参考文献:Becht E, McInnes L, Healy J, Dutertre CA, Kwok IWH, Ng LG...
总结： UMAP和TSNE都是非线性降维工具，适用于高维度数据的可视化。 UMAP在计算效率和保持全局结构方面表现优异，而TSNE则擅长捕捉样本间的区别和突出数据的局部结构。 在选择使用哪个工具时，需要根据具体的数据集特性和可视化需求进行权衡。
UMAP使用高维概率的对称化稍有不同: p_{i j}=p_{i \mid j}+p_{j \mid i}-p_{i \mid j} p_{j \mid i} \;\;\;\;(7) 高维概率对称化是必要的,因为在UMAP将具有局部变化的度量的点粘合在一起(通过参数\rho)之后,可能会发生A和B节点之间的图的权重不等于B和A节点之间的权重的情况。不过我...
(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...
从上面的图中,我们可以肯定的是,在一些UMAP上的聚类优于在一些PC上的聚类,因为30个UMAP组件比30个PC(维度)保留了更多的数据变化。相比之下,tSNE由于技术限制,不能提供超过3 PC(维度),所以在若干tSNE组件上聚类基本不可能。所以聚类--这就是你开始看到tSNE和UMAP的区别。
毫无疑问就是样本的空间分布信息，也就是A相对于B样本有什么区别。在高维度中，我们知道A和B是两类样本，那么在TSNE和UMAP的二维可视化中，我们也要讲这种相对信息凸显出来。这就是UMAP和TSNE的目的。 那这个算法到底具体指的是什么呢？整体来说就是高维数据样本之间的距离相似性与低维度的数据的样本相对信息要...
尽管tSNE和UMAP在总体思路上相似，但在实现细节上存在显著差异。其中最关键的区别在于距离计算的方式和损失函数的选取。tSNE计算所有点之间的距离，通过Perplexity参数调整全局与局部结构间的平衡，而UMAP则仅关注各点与其最近k个点之间的距离，从而严格控制局部范围。此外，tSNE使用KL散度作为信息损失的衡量标准...
umap的单细胞可视化效果比tSNE好 我就顺手下载了打开读了一下,发现他们的单细胞转录组数据降维聚类分群后的可视化选择的是tSNE,感觉看起来呢各个单细胞亚群之间的边界线有点不清晰。所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。作者的tSNE图如下所示:...