t-SNE(t-随机邻域嵌入)是一种流行的降维方法,用于高维数据的可视化。t-SNE通过保留数据的局部结构来工作,通常会导致簇的清晰分离。与专注于最大化方差的PCA(主成分分析)不同,t-SNE强调在降维空间中保持相似的距离接近,不相似的距离远离。然而,由于其对局部结构的强调,它有时会夸大簇,并不总是能保留数据的全局...
PaCMAP（成对控制流形近似）是一种降维技术，作为t-SNE和UMAP等方法的替代方案被引入。该方法旨在平衡数据中局部和全局结构的保留，解决其他技术中观察到的一些挑战。它引入了成对吸引和排斥项，以在流形学习过程中控制平衡，并以其速度和处理大数据集的能力而著称，同时能够生成可解释的嵌入。优点 1、混合方法PacMAP...
1. 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP害将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-...
10类服装物品的28x28图像被编码为784维向量,然后通过UMATt-SNE投影到3维。 t-SNE(t-随机邻域嵌入) t-SNE(t-随机邻域嵌入)是一种流行的降维方法,用于高维数据的可视化。t-SNE通过保留数据的局部结构来工作,通常会导致簇的清晰分离。与专注于最大化方差的PCA(主成分分析)不同,t-SNE强调在降维空间中保持相似的...
1. 简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP害将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-...
UMAP 与 t-SNE 均是非线性降维,多用于数据可视化 UMAP 结构与t-SNE一致 UMAP 计算更快 UMAP 能更好地反映高纬结构,比t-SNE有着更好的连续性 这种连续性反映到单细胞分析中就是能更好滴可视化细胞的分化状态(UMAP better represents the multi-branched continuous trajectory of hematopoietic development) ...
下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。高清3D图参见:https://pair-code./understanding-umap/。 虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类并将相似的类别分组在一起,但UMAP还将这些相似类别的分组彼此分开。另外,UMAP降维用了4分钟,而多核t-SNE用了27分钟。