相比于PCA,TSNE和UMAP拥有更好的非线性映射性能和更好的可视化效果。而UMAP相比于TSNE,是一种高效的算法并且更稳定,在保留全局结构的同时,可以更好地处理跨层次的数据。在实践中,当数据维度高或者有复杂的结构时,TSNE或UMAP都是更好的选择。而PCA通常用于较少维度的线性数据。需要根据实际应用需求和数据特征选择适合...
PCA 是一种经典的线性降维技术,起源于统计学和信号处理领域。它的目标是通过将高维数据投影到低维空间上,找出数据中方差最大的方向,即主成分。这些主成分可以帮助简化数据,去除冗余,同时保留尽可能多的信息。 原理: PCA 的核心思想是通过寻找数据协方差矩阵的特征值和特征向量来实现降维。 给定一个数据矩阵 image.p...
计算好高维距离,接下来就是映射到低维空间了——tSNE使用随机分布初始化低维数据,而UMAP则是根据高维数据特征进行低维数据的初始化,故UMAP的结果具有更高的稳定性。 在向低维度进行转换的过程中,数据都会有部分信息缺失,因此,不论是tSNE还是UMAP都会对初始化的低维数据进行优化,尽可能的还原高维空间的数据信息。 优...
主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 示例代码 12345678910111213141516171819202122232425 import mtutils as mtfrom sklearn.manifold import TS...
简介: R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现 降维 在组学分析中,一般通过降维算法得到低纬度如二维或三维的新坐标数据,再结合可视化技术去展示样本的在新坐标的空间分布,接着加上统计检验结果证实整体组学水平上组间的差异性。降维算法有基于线性模型的PCA,也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。 示例数据和...
最近在研究高维度数据的可视化的时候 比较详细的接触了一下UMAP和TSNE这两个目前非常流行的高维度可视化方法,然后其实当时理解的时候看了知乎其他知友的一些的解释,发现其实理解这个东西真的挺难的,为此也去看了一些TSNE作者的talk。算是有了一些理解,这里分享给大家进行参考,希望能对大家有所帮助～ ...
细胞分群/降纬聚类:PCA/UMAP/T-SNE 不同颜色代表不同细胞群 一个点即代表一个细胞; 对于表达数据,寻找的就是基因表的的特征,通过提取这个特征,将相似的细胞分为同一群 UMAP不但能够区分群,群和群的相似性也能照顾到(即距离相近) 缺点:细胞量多会分成很多小簇,会被别的簇覆盖住,因此会两种都跑。
一、tSNE和UMAP算法概要 不同于PCA、LDA等线性降维方法,tSNE和UMAP可以直接将高维空间的结构特征投影到低维空间(二维、三维)中。通俗地讲,就是用平面或立体空间内的点的疏密远近表现其在原本多维度状态下的疏密远近。降维过程如图1所示。 图1. tSNE...
PCA的速度相对很快,但代价是数据缩减后会丢很多底层的结构信息; tSNE可以保留数据的底层结构,但速度非常慢; UMAP是2018年被提出的降维和可视化算法,它使用Uniform流形近似和投影(UMAP),既可以获得PCA的速度优势,同时还可以保留尽可能多的数据信息,而且其可视化效果也非常美观,如下: ...
tSNE可以保留数据的底层结构,但速度非常慢; UMAP是2018年被提出的降维和可视化算法,它使用Uniform流形近似和投影(UMAP),既可以获得PCA的速度优势,同时还可以保留尽可能多的数据信息,而且其可视化效果也非常美观,如下: 除此之外,UMAP在很多竞赛中也得到了广泛应用,比如在高维数据集中更快更准确的进行异常值检测。