metric = "correlation", seed.use = 42) # 绘制 UMAP DimPlot(scRNA, reduction = "umap", group.by = "seurat_clusters", label = TRUE, pt.size = 1) 常见问题排查 1.UMAP 图太过紧密或稀疏: 调整min.dist和spread。 确保选择的dims覆盖了主要的主成分。 2.结果不稳定: 设置seed.use 参数确保重复...
UMAP参数:n_neighbors为50,min_dist为0.3,dims为1:15 n_neighbors为20: 具体参数: 高变基因3000; pca维数50; UMAP参数:n_neighbors为20,min_dist为0.3,dims为1:15 这个参数的影响不大 UMAP参数中的min_dist的影响 min_dist为0.01: min_dist为0.5: 这个参数的影响挺大的。min_dist为0.01的时候,可以将T细...
UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种用于降维和数据可视化的技术,特别适用于高维数据的非线性降维。以下是关于UMAP参数设置的详细解答: 1. UMAP算法的基本原理 UMAP算法基于流形学习和局部相似性的概念,旨在保留数据点在高维空间中的局部结构和全局结构。它通过构建一个模糊拓扑表示,并在低维空间中...
23 通俗易懂的BERTopic教程—主题聚类调参:减少离群值,HDBSCAN的min_cluster_size、min_samples参数(重要方式) 2268 0 02:14 App 21 通俗易懂的BERTopic教程—主题聚类调参:避免随机,UMAP的random_state参数 1829 6 20:46 App 28 通俗易懂的BERTopic教程—主题聚类:减少离群值总结,reduce_outliers(),重要...
首先,dims参数决定了UMAP图的维度。默认情况下,min.dist=0.3,n.neighbors=30。当你设置dims=1:5, 1:15, 1:30, 1:50时,你会发现,维度越高,细胞亚群结构就越紧凑。特别是当dims=1:15或者1:30时,可视化效果最好。所以,选择合适的维度是很重要的哦! n.neighbors参数:局部结构的紧密度 🤏...
runumap参数是基于t-SNE算法的一种加速版本。它试图通过保留原始数据的全局结构并减少计算复杂度来提供更高效的降维和可视化方法。 runumap参数使用一种称为U-Map(Uniform Manifold Approximation and Projection)的技术来实现这一目标。U-Map是一个改进的t-SNE算法,它通过引入稀疏矩阵和随机采样来加速计算过程。 具体...
RunUMAP参数包括以下几种: n.neighbors:指定用于近邻搜索的邻居数量,默认值为30。 n.components:指定降维后的维度数,默认值为2。 metric:指定距离度量标准,可以是余弦相似度或相关性等。 n.epochs:指定迭代次数,默认值为NULL。 learning.rate:指定学习率,默认值为1。 min.dist:指定最小距离阈值,默认值为0.3。
Mockingbird_关于“umap映射图、参数dropout”解读 一.dropout 参考CSDN网址:理解dropout 小结: 1.含义:dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。 2.目的:防止过拟合提高效果...
与之对应,scDEED将零分布的95%分位数(95 percentile)定为“可信”的阈值,将可靠性分数高于这个阈值的细胞的二维坐标标记为可信。通过识别二维位置可疑的细胞,scDEED提供了一种优化二维降维方法(例如 t-SNE 和 UMAP)的超参数的方法,...