接下来,UMAP 需要通过连接之前确定的最近邻来构建图。为了理解这个过程,我们需要将他分成几个子步骤来解释邻域图是如何形成的。 1.2.1 变化距离 正如对 UMAP 名称的分析所述,我们假设点在流形上均匀分布,这表明它们之间的空间根据数据看起来更稀疏或更密集的位置而拉伸或收缩的。 它本质上意味着距离度量不是在整个空间中通用的,而是在
单细胞测序UMAP降维是一种新型的数据降维技术,其核心原理是将高维的单细胞转录组数据映射到一个低维空间中。在UMAP降维过程中,单细胞数据样本被视作高维空间中的点,算法会针对这些点之间的距离进行计算,并将它们映射到一个低维空间中,从而达到降维的目的。 UMAP降维的优点在于,它能够准确地反映单细胞数据样本中点之间...
umap降维原理公式 1. 构建高维空间的图结构。 步骤:在高维数据空间中,将每个数据点视为图的节点,构建一个近邻图来表示数据点之间的局部连接关系。通常使用K近邻(KNN)算法或基于半径的近邻搜索来确定每个点的近邻点。 相关概念:对于数据集中的每个点x_i找到它的k个最近邻点x_j_1, x_j_2, ·s, x_j_k 2...
首先就是安装umap包,具体的就是install.packages(“umap”)。然后是其主要的函数,在包中只有三个函数:umap.defaults,predict, umap。 首先,我们看下umap.defaults,这就是模型的配置函数了。它有有一个默认的配置列表: 其中参数的意义: n_neighbors:确定相邻点的数量,通常其设置在2-100之间。 n_components:降维的...
local_connectivity: 保持数据点间的紧密连接，确保流形的连贯性，如同粘合剂。模糊区域: 通过距离依赖性，UMAP在邻域边界处引入模糊，增加灵活性。从理论到实践在Python的MNIST数据集上，我们以实践检验UMAP的魔力。通过调整如下参数，观察降维效果：n_neighbors: 100n_components: 3metric: 'euclidean'n_...
综上所述,我们可以将UMAP描述为: 一种降维技术,假设可用数据样本均匀(Uniform)分布在拓扑空间(Manifold)中,可以从这些有限数据样本中近似(Approximation)并映射(Projection)到低维空间。 上面对算法的描述可能会对我们理解它的原理有一点帮助,但是对于UMAP是如何实现的仍然没有说清楚。为了回答“如何”的问题,让我们分析...
当UMAP 把这个图优化得差不多的时候,它就开始施展降维的魔法啦!它会把这个复杂的图从高维空间压缩到低维空间。这就好像是把一个大大的气球压扁,但是又要保证气球上的图案关系不变。 我们得到的低维表示,就能让我们更容易地理解和分析数据啦!我们可以更清楚地看到数据的分布、聚类等情况,发现一些隐藏在数据背后的...
综上所述,我们可以将UMAP描述为: 一种降维技术,假设可用数据样本均匀(Uniform)分布在拓扑空间(Manifold)中,可以从这些有限数据样本中近似(Approximation)并映射(Projection)到低维空间。 上面对算法的描述可能会对我们理解它的原理有一点帮助,但是对于UMAP是如何实现的仍然没有说清楚。为了回答“如何”的问题,让我们分析...
单细胞测序umap降维原理 单细胞测序UMAP降维是一种新型的数据降维技术,其核心原理是将高维的单细胞转录组数据映射到一个低维空间中。在UMAP降维过程中,单细胞数据样本被视作高维空间中的点,算法会针对这些点之间的距离进行计算,并将它们映射到一个低维空间中,从而达到降维的目的。 UMAP降维的优点在于,它能够准确地...