数据可视化与实际发现的区别: 降维方法产生的数据可视化不是生物学上的发现,不能简单地视为研究的最终结论。 参数调整的重要性: Kobak 和 Berens 评估了一个大规模的单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据集,并发现 t-SNE 图形没有得到最佳生成。他们指出,随着对如何在大型数据集上应用 t-SNE 的认识增加,研究人员已经...
t-SNE 和 UMAP 通常优先于 PCA 用于突出簇,因为它们会使高维空间中接近的数据点在最终的两个维度中变得“非常接近”,从而为分离组提供空间。 t-SNE和UMAP在保持局部结构方面表现出色,但在保持全局结构方面存在挑战。 而PCA 首先用于加速 t-SNE 和 UMAP 的运行,因为这些工具在处理高达 20,000 维的数据时可能会...