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。 parameters 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UMA...
不会影响分群,只会影响UMAP可视化的参数: UMAP参数中的n_neighbors,min_dist和dims这三个参数,是不会影响细胞的本质属性的,只是影响UMAP可视化的图。可以看到减小的min_dist和增加的dims会把T细胞和B细胞分开。n_neighbors的影响不大。 希望大家看完之后对参数改变对UMAP图的影响有一些大致的理解。 附实例代码 代码...
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。 parameters 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UMA...
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 ...
(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边界,而n_neighbors直接限定了各点受影响的邻近点数量。在实际应用...
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...
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。 parameters 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UMA...
从可视化结果可以看到,在流形结构局部近似中使用的邻近点的数量保持不变时,min.dist的值越大,点分布的越均匀,值越小,局部结构更紧凑。在min.dist=0.01点图变的非常紧凑! 正如实战探究五个参数对UMAP图可视化的影响中提到的,UMAP参数中的n_neighbors,min_dist和dims这三个参数,是不会影响细胞的本质属性的,只是影...
n_epochs:优化步骤的迭代次数。 UMAP 调整 min_dist 和 n_neighbors 的效果 UMAP 调整 n_epochs 和 metric 的效果 可视化数据,观察降维后的效果: #先将四个变量放到同一列,这样便于画图和比较 USArrestsUMAP <- USArrests_scale %>% mutate(UMAP1 = arrestsUMAP$layout[,1], UMAP2 = arrestsUMAP$layout[,...