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_neighbors和min_di...
UMAP参数:n_neighbors为20,min_dist为0.3,dims为1:15 这个参数的影响不大 UMAP参数中的min_dist的影响 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...
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...
ggplot(aes(UMAP1, UMAP2)) + 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。
示例: scRNA <- RunUMAP(scRNA, dims = 1:30, min.dist = 0.3) 3.n.neighbors 作用:定义每个点的邻居数,影响局部结构的捕捉。 默认值:30 调整建议: 捕捉全局结构:增大n.neighbors(如50或100)。 捕捉局部结构:减小n.neighbors(如15或20)。
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
通过理解UMAP背后的理论后,理解算法的参数变得容易得多,尤其是与t-SNE中的perplexity参数相比。我们将考虑两个最常用的参数:n_neighbors和min_dist,它们有效地用于控制最终降维结果中局部和全局结构之间的平衡。 n_neighbors 最重要的参数是n_neighbors,用于构造初始高维图的近似最近邻的数量。它有效地控制UMAP如何平衡...
UMAP参数:n_neighbors为50,min_dist为0.1,dims为1:15 可以看到在高变基因3000的时候,T细胞和B细胞是分开的。然而在高变基因2000的时候,T细胞和B细胞是连接在一起的。 PCA维数的影响 PCA维数(npcs)为110: 具体参数: 高变基因3000; pca维数110; UMAP参数:n_neighbors为30,min_dist为0.3,dims为1:15 ...
min_dist:在低维空间中控制点之间的最小距离。这个参数有助于避免过度拥挤,使嵌入更加均匀分布。 n_components:目标低维空间的维度。这个参数通常设置为2或3,以便于可视化。 metric:用于计算数据点之间距离的度量方法。常见的选择包括'euclidean'、'cosine'等。 random_state:随机数生成器的种子。这个参数用于确保结果...
(二)UMAP——n_neighbors、min_dist 如图9所示,n_neighbors(即算法中的k)和min_dist会极大地影响UMAP可视化结果。n_neighbors与Perp相似,越大集群越紧密,且适当增加n_neighbors能更好地体现数据的全局结构。不同的是其含义,Perp约束全局与局部的软...