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)。
min_dist为0.01: min_dist为0.5: 这个参数的影响挺大的。min_dist为0.01的时候,可以将T细胞和B细胞分开。 UMAP中dims参数的影响 dims参数为1:27: dims参数为1:15: 可以看到在dims参数为1:27的时候,T细胞和B细胞是分开的。然而在dims参数为1:15的时候,T细胞和B细胞是连接在一起的。 小结 会影响分群和UMAP...
min.dist参数:点分布的均匀性 🌍min.dist参数影响着流形结构局部近似中使用的邻近点的数量。当你设置min.dist=0.01, 0.1, 0.3, 0.5时,你会发现,min.dist的值越大,点分布就越均匀;值越小,局部结构就更紧凑。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...
通俗易懂的BERTopic系列教程,可代替LDA、DTM主题模型、动态主题模型,含代码开源代码、笔记地址:https://github.com/lynn1885/BERTopic-Tutorial各位同学大家好,因为在论文中正好用到BERTopic框架,感觉这个框架很有意思,所以就把使用经验总结了一下,录制了这样一个视
最小距离(min_dist):这个参数定义了UMAP嵌入中两个点之间的最小距离。它用于控制降维后的数据点之间的紧密程度。较小的min_dist值会导致数据点更紧密地分布在嵌入空间中,而较大的值会增加它们之间的距离。 扩散指数(spread):这个参数是嵌入点之间距离的比例因子,影响了嵌入点之间的密度分布。较小的spread值会使得...
大数据集:对于非常大的数据集,可能需要调整UMAP的内部参数(如n_epochs、learning_rate等),但这些参数在标准UMAP实现中通常不是用户直接设置的。相反,可以通过调整n_neighbors和min_dist来间接影响性能。 总之,UMAP的参数设置需要根据具体的数据特性和分析需求进行调整。通过合理的参数选择,可以获得高质量的降维和可视化结...
facet_grid(n_neighbors ~ min_dist) + geom_point() + theme_bw() 上图显示了使用默认的metric和n_epoch值以及不同的n_neighbors(行)和min_dist(列)组合的最终嵌入。对于较小的n_neighbors和min_dist值,情况更加分散,并且当n_neighbors超参数的值较低时,聚类开始分散。
min_dist 我们将研究的第二个参数是min_dist,即低维空间中点之间的最小距离。此参数控制UMAP将点聚集在一起的紧密程度,较低的值会导致嵌入更紧密。较大的min_dist值将使UMAP将点更松散地打包在一起,而是专注于保留广泛的拓扑结构。 下面的可视化,探索了UMAP参数对 3D 数据的 2D 投影的影响。通过更改n_neighbor...
min.dist:控制嵌入的压缩点在一起的紧密程度。数值越大会确保嵌入点分布更均匀,而较小的值允许算法根据局部结构更准确地优化。合理的值在0.001到0.5之间。 dims数值对可视化的影响 使用默认参数值min.dist=0.3,n.neighbors=30 使用不同的dims维度进行可视化,使dims=1:5,1:15,1:30,1:50 ...