总结： UMAP和TSNE都是非线性降维工具，适用于高维度数据的可视化。 UMAP在计算效率和保持全局结构方面表现优异，而TSNE则擅长捕捉样本间的区别和突出数据的局部结构。 在选择使用哪个工具时，需要根据具体的数据集特性和可视化需求进行权衡。
我自己觉得,我们复现后的降维聚类分群结果,理论上比文章的好看一点,这就是我先表达的结论:umap的单细胞可视化效果比tSNE好 不知道你是否认同呢? 学徒作业 从我们上面的简单的降维聚类分群来块,我们所命名的成纤维和内皮其实仍然是异质性比较大的群,比如上面的成纤维里面肯定是有周细胞和平滑肌细胞,需要细分。另外内...
# step 11 Run non-linear dimensional reduction (UMAP/tSNE) # If you haven't installed UMAP, you can do so via reticulate::py_install(packages = 'umap-learn') pbmc <- RunUMAP(pbmc, dims = 1:10) # note that you can set `label = TRUE` or use the LabelClusters function to help l...
从诞生时间上来讲,UMAP略晚于tSNE。是否表示UMAP优于tSNE呢?相信各位大牛在读文献的时候发现了,目前的顶刊中,用tSNE和UMAP的皆有。实际上,算法的差别使tSNE和UMAP各有优缺点。UMAP更适用于展示全局的分布,对于局部的区分有时有所混杂。tSNE由于降维时要对点的距离进行t分布转化,最终使得高维近的点在低维更近,远...
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:...
我自己觉得,我们复现后的降维聚类分群结果,理论上比文章的好看一点,这就是我先表达的结论:umap的单细胞可视化效果比tSNE好 不知道你是否认同呢? 学徒作业 从我们上面的简单的降维聚类分群来块,我们所命名的成纤维和内皮其实仍然是异质性比较大的群,比如上面的成纤维里面肯定是有周细胞和平滑肌细胞,需要细分。另外内...
我自己觉得,我们复现后的降维聚类分群结果,理论上比文章的好看一点,这就是我先表达的结论:umap的单细胞可视化效果比tSNE好 不知道你是否认同呢? 学徒作业 从我们上面的简单的降维聚类分群来块,我们所命名的成纤维和内皮其实仍然是异质性比较大的群,比如上面的成纤维里面肯定是有周细胞和平滑肌细胞,需要细分。另外内...