UMAP和t-SNE算法上差异: 计算高维距离时,t-SNE会计算所有点之间的距离,通过Perplexity(困惑度)参数调整全局结构与局部结构间的软边界;而UMAP择只计算个点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围; 两种算法在对信息损失的计算方法也有不同,t-SNE使用KL散度衡量信息损失,在全部结构上存在失真的可能;而UMAP使用二交...
如果目的是进行初步的可视化,t-SNE和UMAP通常是更合适的选择,因为它们能够揭示复杂的细胞亚群结构。对于探索基因表达的主要变异成分,PCA是一个非常好的起点,尤其是在数据预处理阶段,常与其他降维方法结合使用。 总结: 单细胞数据的标准化与降维分析是高效解读生物学现象的核心步骤。通过合理的标准化方法,我们能够消除...
3、减少拥挤问题该方法旨在缓解t-SNE中常见的“拥挤问题”，这种问题会导致簇被推得过远。4、减少随机性与t-SNE的随机性相比，PacMAP在多次运行中提供了更一致的结果。虽然有参数需要调整，但该方法设计得比t-SNE对参数变化更具鲁棒性。缺点 1、复杂性和熟悉度作为一种混合方法，PacMAP可能对熟悉简单、单一目标...
在处理大规模的单细胞转录组数据时,UMAP通常比t-SNE更高效。 (3)可视化效果:PCA通常只能显示数据的线性结构,而t-SNE和UMAP则能够更好地展示数据的非线性结构。其中,PCA分群效果最差,UMAP和t-SNE可以将与相似细胞群相对应的簇聚集在一起。但是与t-SNE相比,UMAP还保留了更多的全局结构,特别是细胞子集的连续性。
主成分分析(PCA)、t分布随机邻居嵌入(t-SNE)和统一流形近似与投影(UMAP)是生命科学家用来进行降维的工具之一。一篇描述降维工具的论文的作者指出,这些工具在理解数据集的几何和邻域结构方面“既可以是福音也可以是诅咒”。在某些情况下,t-SNE可能会创建虚假的聚类,误导研究人员。t-SNE和UMAP都在保留局部结构方面表现...
在本视频中,您将了解三种非常常见的数据降维方法:PCA、t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜在空间时,这些方法特别有用。 如果您想了解有关这些技术的更多信息,以下是一些关键论文: - UMAP:用于降维的均匀流形近似和投影 https://arxiv.org/abs/1802.03426 - 随机邻域嵌入Stochastic Neighbor Embedding (...
在本视频中,您将了解三种非常常见的数据降维方法:PCA、t-SNE 和 UMAP。当您想要可视化自动编码器的潜在空间时,这些方法特别有用。 如果您想了解有关这些技术的更多信息,以下是一些关键论文: - UMAP:用于降维的均匀流形近似和投影 https://arxiv.org/abs/1802.03426 - 随机邻域嵌入Stochastic Neighbor Embedding (...
t-SNE 和 UMAP 通常优先于 PCA 用于突出簇,因为它们会使高维空间中接近的数据点在最终的两个维度中变得“非常接近”,从而为分离组提供空间。 t-SNE和UMAP在保持局部结构方面表现出色,但在保持全局结构方面存在挑战。 而PCA 首先用于加速 t-SNE 和 UMAP 的运行,因为这些工具在处理高达 20,000 维的数据时可能会...
UMAP、t-SNE与PacMAP的终极对决 降维示例 左右滑动查看更多 降维将数据从高维空间转换到低维空间,以简化数据解释。 在Aivia中的应用:通过选择不同的测量方法,帮助用户为不同类别实现清晰的决策边界,这些测量方法可以用于不同的聚类技术。 Aivia中的三种降维方法: ...
案例一:如下图,实现了比对每一个病人自己PBMC和外周血2种不同检测样本类型中的CD161和MR1-Tet之间的表达关系分析。两者关系越接近的时候,它的T-sne图更融合。差异大的时候,T-sne图呢,则是越分开的。 案例二:如下图,不同病程的病人表达间的差异,就可以通过将不同病程的病人的检测数据整合到一起后,用T-sne...