n.neighbors参数:局部结构的紧密度 🤏接下来是n.neighbors参数,它控制着局部结构的紧密度。在控制嵌入的压缩点数值不变的情况下,n.neighbors的值越大,局部结构就越紧密。比如,当n.neighbors=50时,每个细胞亚群的局部结构非常紧凑,整体效果也会更好。所以,如果你希望看到更清晰的局部结构,可以适当增加这个参数的值。
减小min.dist或增加n.neighbors。 例如: scRNA <- RunUMAP(scRNA, dims = 1:30, min.dist = 0.1, n.neighbors = 50) 3.局部和全局结构失衡: 通过调整n.neighbors平衡局部和全局结构。 例如: scRNA <- RunUMAP(scRNA, dims = 1:30, n.neighbors = 100) 4.捕捉更多全局信息: 使用更多的主成分(如dim...
在Python的Scanpy和R的Seurat中,我们可以通过几个关键参数来调整UMAP产生的低维数据结构: 邻近数据点数量(n_neighbors):这个参数通常取2到100之间的值,决定了在流形近似过程中使用多少个邻近数据点。较大的值会提供更全局的视图,而较小的值则会保留更多的局部结构信息。 最小距离(min_dist):这个参数定义了UMAP嵌入...
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...
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的可重复性。 3. 如何根据数据特性和需求调整UMAP参数 数据稀疏性:如果数据非常稀疏,可能需要增加n_neighbors的值,以便更好地捕捉...
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。
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如何平衡局部结构与全局结构 :较小的值将通过限制在分析高维数据时考虑的相邻点的数量来推动UMAP更多地关注局部结构,而较大的值将推动UMAP代表全局结构,同时失去了细节。
UMAP 首先使用 Nearest-Neighbor-Descent 算法找到最近的邻居。我们可以通过调整 UMAP 的 n_neighbors 超参数来指定我们想要使用多少个近邻点。 试验n_neighbors 的数量很重要,因为它控制 UMAP 如何平衡数据中的局部和全局结构。它通过在尝试学习流形结构时限制局部邻域的大小来实现。
1.4 UMAP算法的参数调整与优化 尽管UMAP具有诸多优点,但其性能在很大程度上依赖于正确设置算法参数。常见的参数包括邻居数量(n_neighbors)、最小距离(min_dist)以及学习率(learning_rate)等。合理选择这些参数对于获得最佳的降维结果至关重要。一般来说,较大的邻居数量有助于保留更多的全局结构,而较小的最小距离则可...
UMAP对参数设置更为鲁棒，主要参数包括n_neighbors（近邻点数）和min_dist（最小距离），这些参数的选择对结果影响较小。t-SNE的参数设置较为复杂，尤其是perplexity（困惑度），需要根据数据集进行调整。适用场景：UMAP适用于高维数据和复杂模式识别，特别是在可视化方面效果显著。t-SNE适用于探索性数据分析和可视化，...