虽然这两种算法都表现出强大的局部聚类,并将相似的类别聚集在一起,但UMAP更清楚地将这些相似类别的组彼此分开。值得注意的是,计算时间,UMAP需要 4 分钟,而多核t-SNE需要 27 分钟。 2. 理论 UMAP的核心与t-SNE非常相似,两者都使用图形布局(graph layout)算法在低维空间中排列数据。简单来说,UMAP首先构建数据的...
UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种非线性降维算法,旨在将高维数据映射到低维空间(通常是二维或三维),同时保留数据的全局和局部结构。以下是对UMAP降维算法的详细解释: 1. UMAP降维算法的基本概念 UMAP通过最小化交叉熵成本函数来实现高维数据到低维空间的映射。它的核心思想是在低维空间中保持...
UMAP的工作现在完成了,我们得到了一个数组,其中包含了指定的低维空间中每个数据点的坐标。 Python中使用UMAP 上面我们已经介绍UMAP的知识点,现在我们在Python中进行实践。 我们将在MNIST数据集(手写数字的集合)上应用UMAP,以说明我们如何成功地分离数字并在低维空间中显示它们。 我们将使用以下数据和库: 1、Scikit-le...
UMAP假设数据是沿着流形分布的,UMAP将搜索数据沿着这种分布的曲面或多维空间,然后计算沿着流形的样本之间的距离,并且迭代地优化数据的低维表示以再现这些距离。 UMAP学习流形:UMAP在每个案例周围扩展一个搜索区域,上排展示了一种简单形式,其中每个搜索区域的半径相同,当具有重叠搜索区域的案例通过边连接时,流形中会出现间隙。
UMAP的核心算法步骤 UMAP（统一流形近似与投影）是一种非线性降维算法，其核心算法步骤可以总结为以下两个主要部分：构建高维空间中的图：UMAP首先在高维空间中构建一个加权图，其中每个数据点与其最近的邻居相连。权重反映了两个数据点之间的相似度或距离。具体来说，UMAP通过计算每个点的第n个最近邻的距离来局部选择...
一、tSNE和UMAP算法概要 不同于PCA、LDA等线性降维方法,tSNE和UMAP可以直接将高维空间的结构特征投影到低维空间(二维、三维)中。通俗地讲,就是用平面或立体空间内的点的疏密远近表现其在原本多维度状态下的疏密远近。降维过程如图1所示。 图1. tSNE...
### 关键词 UMAP算法, 降维技术, 数据可视化, t-SNE效果, 代码示例 ## 一、UMAP算法概述 ### 1.1 UMAP算法的原理与核心思想 Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP),简称UMAP算法,是一种高效的降维技术,它通过近似低维流形来捕捉高维数据的拓扑结构。与传统的降维方法相比,UMAP不仅关注数据的局部...
UMAP是一种非线性降维算法,它基于流形学习和拓扑数据分析的理论。流形是一个局部近似于欧几里得空间的非线性结构,UMAP通过学习数据点之间的相似性来推断数据的流形结构。UMAP的主要步骤包括以下几个方面: 构建邻接图:通过测量“距离”或相似性,将数据点连接起来,形成一个图结构。
我们可以将UMAP分为两个主要步骤: 学习高维空间中的流形结构 找到该流形的低维表示。 下面我们将把它分解成更小的部分,以加深我们对算法的理解。下面的地图显示了我们在分析每个部分工作流程。 1— 学习流形结构 在我们将数据映射到低维之前,肯定首先需要弄清楚它在高维空间中的样子。
我在绘图的时候突然惊觉这个现象,组里小伙伴说这是由于UMAP算法导致的。 很想研究一下,奈何deadline逼近,挖坑等填。【红色的圈圈,圈出来的就是混杂的】发布于 2023-03-07 23:49・IP 属地吉林 内容所属专栏 单细胞转录组 单细胞转录组测序及数据分析全流程分享 订阅专栏 ...