python -m ipykernel install --user --name=umapTest Git clone: git clone https://github.com/ethanzhao9/Umap_tutorial.git cd Umap_tutorial/ 下载Demo data: importpicklefile_name='umap_demo_data.pkl'# Load the dictionary from the filewithopen(file_name,'rb')asfile:data_result=pickle.load...
虽然UMAP的大多数应用都涉及高维数据的投影,但 3D 的投影可以作为一个有用的类比来理解UMAP如何根据其参数优先考虑全局结构和局部结构。随着n_neighbors的增加,UMAP在构建高维数据的图表示时连接的相邻点越来越多,从而导致更准确地反映数据的全局结构的投影。在非常低的值下,任何全局结构的信息都几乎完全丢失。随着min_...
RunUMAP 的 n.neighbors 和 min.dist 参数 n_neighbors -- 用于构建初始高维图的近似最近邻点的数量。它有效地控制了UMAP如何平衡局部结构和全局结构--低值会促使UMAP在分析高维数据时,通过约束考虑的邻点数量,更加关注局部结构,而高值则会促使UMAP倾向于表示大局结构,同时失去精细的细节。 min_dist -- 是低维...
在生物信息的研究过程中,高维数据是一道无法避免的难关,而UMAP 是一种非线性降维技术,可以将高维数据映射到低维空间。UMAP 具有许多优点,包括处理大型数据集、保留原始数据的局部和全局结构、适用于各种类型的数据和自适应处理不同尺度的数据等。在 R 语言中使用 UMAP 也非常简单,可以直接使用 umap( ) 函数进行降维...
🌍 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种强大的非线性降维工具,它将高维数据转换为低维空间,帮助我们更直观地理解数据的结构和相似性。📍 在UMAP的输出中,每个数据点都会在降维后的低维空间中找到自己的位置,这通常通过两个坐标来表示:纵坐标(y轴)和横坐标(x轴)。这些坐标本身没有特定的...
两种算法在对信息损失的计算方法也有不同,t-SNE使用KL散度衡量信息损失,在全部结构上存在失真的可能;而UMAP使用二交叉熵,全局和局部结构均有保留。 降维效果差异 1. 全局结构 在使用t-SNE降维单细胞数据时,会有同一类细胞被其他细胞分隔——这是因为其损失函数(KL散度)对低维近、高维远的惩罚较轻,所以在平面上...
umap_learn_args:可以调用python基于umap-learn训练好的参数。 四、UMAP图形解析 UMAP图可以很好地把各个细胞簇内部的细胞聚在一起,每个小点都代表一个细胞,每个细胞所对应的簇用颜色标识,在整个空间当中,空出来的空白区明显比t-SNE图多: UMAP图比t-SNE 保留了更多整体结构信息 ...
💡💁♀️那么,如何解读UMAP图呢?首先,我们需要了解图表的横纵坐标所代表的意义。通常,这些坐标可能代表不同的生物特征或基因表达水平。接着,我们可以观察图表中的数据点分布,它们可能呈现出不同的模式和趋势。通过这些模式和趋势,我们可以推断出生物样本之间的相似性和差异性。📈...
UMAP损失函数使用的是二元交叉熵,对低维近高维远或低维远高维近的惩罚都较重,所以UMAP比tSNE更能体现真实的全局结构。 图2. CD8+ T细胞(绿色点)在tSNE中被分散到两个区域,且中间间隔了CD4+ T细胞(蓝色点),而在UMAP图中能很好地聚在一起。此外...
UMAP是一个用于高维数据降维与可视化的Python库，具有小巧而强大的特点。以下是关于UMAP的详细介绍：技术原理：UMAP全称Uniform Manifold Approximation and Projection，是非线性降维技术的典范。它基于流形学习理念，假设高维数据本质上隐藏在低维的结构中。通过构建邻域图和优化映射，UMAP能够保持数据的局部结构...