DimPlot(scRNA, reduction = "umap", group.by = "seurat_clusters", label = TRUE, pt.size = 1) 常见问题排查 1.UMAP 图太过紧密或稀疏: 调整min.dist和spread。 确保选择的dims覆盖了主要的主成分。 2.结果不稳定: 设置seed.use 参数确保重复性。 增加主成分数(如 dims = 1:50)。
特别是当min.dist=0.01时,点图变得非常紧凑!所以,根据你的需求来调整这个参数吧。 n.components参数:三维可视化的魔法棒 🎨最后,n.components参数可以让你调整生成的UMAP的维度。你可以设置n.components=5,然后对其三维结果进行可视化。你会发现,UMAP在降维过程中能够更好地保留数据的全局结构,避免了t-SNE可能出现的...
因此,从 UMAP 中提取的特征将用作随机森林、xgboost、弹性网络等分类器的输入。这些分类器的超参数是根据验证数据上的 AUROC 分数进行调整的。 但我想分别知道每个数据集的最佳 UMAP 超参数值是多少,以便 UMAP 的输出在我的任务中更具预测性。 在对UMAP 超参数进行网格搜索时,是否有任何方法或指标可以检查?我还...