而UMAP则只计算各点与最近k个点之间的距离,严格限制局部的范围;另一方面,两种算法在对信息损失的计算方法不同,tSNE使用KL散度衡量信息损失,在全局结构上存在失真的可能,而UMAP使用二元交叉熵,全局和局部结构均有保留。
(1)UMAP通常比TSNE更快速,其在保留全局结构的同时,亦考虑了局部关系,所以UMAP可以更好地处理复杂数据;(2)在数据可视化方面,UMAP比TSNE更具有效性和健壮性,并且可以捕捉到更广泛的数据特征。 缺点: (1)UMAP较为复杂,计算成本较高;(2)UMAP依赖于输入到算法中的超参数,包括距离维数、最近邻数和迭代次数等。 结论...
UMAP和tSNE在计算高维距离、信息损失等方面有所区别,简单理解:UMAP簇和簇之间的距离可以反映相似程度,而tSNE相距较远的簇也可能是同一细胞类群(如上图)。此外,UMAP处理速度耗时更短,结果稳定性更高,故目前更多使用UMAP作为降维聚类方式。 参考文献:Becht E, McInnes L, Healy J, Dutertre CA, Kwok IWH, Ng LG...
3. tSNE和UMAP之间的主要区别 UMAP是一种新颖且有趣的降维技术,与纯机器学习半经验算法tSNE截然不同,它基于可靠的数学原理。我来自生物学的同事告诉我,原始的UMAP论文太“数学化了”,但是,在阅读UMAP文档并观看Leland McInnes在SciPy 2018上的演讲时,我感到困惑,因为我觉得UMAP是另一种与tSNE非常相似的邻居图技术,...
UMAP与tSNE的区别 UMAP在高维中使用指数概率分布,但不一定是像tSNE那样的欧氏距离,而是任何距离都可以代入。另外,概率没有归一化。 UMAP使用二元交叉熵(CE)作为成本函数,而不是像tSNE那样使用K-L散度。 UMAP使用图拉普拉斯变换分配初始的低维坐标,与tSNE使用的随机正常初始化形成对比。
UMAP 将会与tsne一样作为高纬数据可视化的利器,并且优于tsne. UMAP 与 t-SNE 均是非线性降维,多用于数据可视化 UMAP 结构与t-SNE一致 UMAP 计算更快 UMAP 能更好地反映高纬结构,比t-SNE有着更好的连续性 这种连续性反映到单细胞分析中就是能更好滴可视化细胞的分化状态(UMAP better represents the multi-branc...
尽管tSNE和UMAP在总体思路上相似，但在实现细节上存在显著差异。其中最关键的区别在于距离计算的方式和损失函数的选取。tSNE计算所有点之间的距离，通过Perplexity参数调整全局与局部结构间的平衡，而UMAP则仅关注各点与其最近k个点之间的距离，从而严格控制局部范围。此外，tSNE使用KL散度作为信息损失的衡量标准...
umap的单细胞可视化效果比tSNE好 我就顺手下载了打开读了一下,发现他们的单细胞转录组数据降维聚类分群后的可视化选择的是tSNE,感觉看起来呢各个单细胞亚群之间的边界线有点不清晰。所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。作者的tSNE图如下所示:...
图二(A) UMAP图显示了IgG1显性BMPC成熟的预测路径。箭头表示成熟的方向。(B) UMAP图显示了位于每个成熟路径中的细胞簇,并通过预测的假时间进行着色。(上)每个实心黑点代表一个细胞... +4 分享回复赞 实验吧 科研资料帮 文献解析之通过单细胞分析了解人骨髓浆细胞成熟和存活途径的异质轨迹和标志性途径富集分析以...