#UMAP pbmc <- RunUMAP(pbmc, dims = 1:10, umap.method = "uwot", metric = "cosine") DimPlot(pbmc,label = T) #t-SNE pbmc <- RunTSNE(pbmc ) DimPlot(pbmc,label = T,reduction = 'tsne',pt.size =3) 写在最后 一般可视化会选择UMAP,因为其分析耗时较短,结果也较为稳定并且更能体现真实...
UMAP其实和TSNE很像,但是UMAP是基于强大的数学证明。 UMAP相比于TSNE把距离之间度量换成了指数分布,并没有考虑归一化。同时用交叉熵代替了KL散度。 UMAP最好的一点我觉得就是运行速度,因为采用随机梯度下降方法,UMAP更加快!可以说UMAP是TSNE的一个改进,但是是基于黎曼几何的。 感兴趣的小伙伴可以看一下原paper。 当...
我们进一步分析了tSNE和UMAP的迭代优化框架，解释了它们在全局结构保存方面的差异。通过计算成本函数依赖性，我们发现UMAP在高维概率值上具有更好的行为，这意味着在接近样本大小时，UMAP能够更有效地保留全局结构，而tSNE则会遇到收敛性问题。我们还通过实验验证了这一结论，并比较了两种算法在不同超参数设置...
TSNE将高维数据的相似性用高斯分布表示,然后在低维空间中,通过学习使得高维数据对应的低维点对应的概率分布尽可能地地接近。TSNE的核心思想是保留高维数据的局部结构特征。 优点: (1)TSNE能够在低维空间中比较好地保留高维数据的相对距离关系,使数据间的相似性在低维空间中更加明显,进而有助于我们的聚类或分类;(2...
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: tSNE图
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...
上回书我们说到在flowjo中用tSNE or UMAP来对细胞亚群进行可视化,但没有提到具体的细节,这回小编找到了一个好东西,转给大家~ 准备工作 FlowJo Exchange FlowAI FlowSOM ClusterExplorer UMAP 第一步:Select “FlowAIGoodEvents” 选中以后导出为新的Workspace,这将作为正式分析的“原材料”~ ...
首先回顾一下UMAP和TSNE的思想，我们知道高维数据的可视化是非常重要的，人们只能理解二维三维的数据，因此从高维数据中通过降低维度的手段来让人们可以理解是非常重要的！因此UMAP和TSNE就应运而出，其中TSNE是比较早提出的，UMAP是2018年左右才被广泛应用。两者在众多领域都有着广泛的应用，尤其是在生物信息学领域，...
首先，在高维空间内，描述两个点（两个细胞）的距离不一样，tSNE采取的是“概率算法”，即把两个点的距离转换成概率，若 i 与 j 这两个点距离比较近的话，它所对应的概率较大；而UMAP采取的是传统的欧式距离。这里的x表示的高维空间的距离 在计算σ的时候（计算距离所需）在此之前，我们先简单...
tSNE是一种比较简单的机器学习算法,可以用以下四个公式表示: (1)定义了高维空间中任意两点之间观测距离的高斯概率,满足对称性规则。Eq。 (2)引入了困惑的概念作为一个约束,确定最优σ为每个样本。 (3)声明了低维嵌入中点对之间距离的学生t分布。学生t分布是为了克服嵌入低维时的拥挤问题。