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-...
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...
在单细胞数据分析中,选择合适的降维方法取决于数据的特点和分析目标。如果目的是进行初步的可视化,t-SNE和UMAP通常是更合适的选择,因为它们能够揭示复杂的细胞亚群结构。对于探索基因表达的主要变异成分,PCA是一个非常好的起点,尤其是在数据预处理阶段,常与其他降维方法结合使用。 总结: 单细胞数据的标准化与降维分析是...
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...
UMAP的两个主要步骤 步骤1 创建一个高维图。这是一个加权图,其中一个点与其最近的邻居相连。 步骤2 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...
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...
PacMAP –比UMAP更快,并且更好地保留高维数据的局部和全局结构 t-SNE – 保留局部结构 关于参数和不同使用示例的详细技术说明,请参见Aivia Wiki。 UMAP UMAP(统一流形近似与投影)是一种现代降维技术,主要用于高维数据集的可视化。它的用途与t-SNE相似,但通常速度更快且能够处理更大的数据集。UMAP基于保持数据的...