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-...
创建一个尽可能类似于高维图的低维或二维图,生成UMAP 1和UMAP 2参数。 1 深入了解UMAP理论 UMAP的核心工作原理与t-SNE非常相似——两者都使用图布局算法在低维空间中排列数据。UMAP构建数据的高维图表示,然后优化一个低维图,使其在结构上尽可能相似。UMAP通过基于每个点的第n个最近邻的距离来局部选择半径,从而确...
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...
参数调优:UMAP提供了参数调优的灵活性,允许用户在保留局部和全局结构之间进行权衡。 缺点 可解释性:UMAP嵌入可能不如一些其他方法(如PCA)那样具有可解释性。 对超参数的敏感性:UMAP的性能可能对超参数选择敏感,找到合适的参数可能需要进行实验。 在高维空间中的局限性:UMAP在非常高维的空间中可能表现不佳。 计算资源...
降维聚类分析UAMP UMAP图与t-SNE图功能类似,均为主成分分析的降维工具,旨在保留更多的整体结构信息(图中空白区域通常较多)。这两种方法在科学界均被广泛接受。每种颜色代表通过cluster鉴定出的不同细胞群。 #sci # - eRebri-谢于20241219发布在抖音,已经收获了0个
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、t-SNE与PacMAP的终极对决 降维将数据从高维空间转换到低维空间,以简化数据解释。 在Aivia中的应用:通过选择不同的测量方法,帮助用户为不同类别实现清晰的决策边界,这些测量方法可以用于不同的聚类技术。 Aivia中的三种降维方法: 关于参数和不同使用示例的详细技术说明,请参见Aivia Wiki。
本文基于t-SNE和UMAP两种非线性降维方法,对单细胞RNA数据进行降维、聚类并与线性主成分降维聚类结果进行对比,得出结论:UMAP方法针对单细胞RNA数据降维聚类的效果更为理想。最后以UMAP非线性降维聚类的结果为例筛选出不同细胞类别中的显著差异化基因。 【总页数】8页(P6951-6958) 【作者】李元夫 【作者单位】南京信息...
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./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...