本文介绍三种常用降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 Python 实现。 数据集 提取游戏音频 5.7W 段，提取声音指纹特征，放在 fea.json 文件中用于测试。...PCA 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。...，用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集，从而使其可视化。...UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction，一致的流形逼近和投影以进行降维）。...一致的流形近似和投影（UMAP）是一种降维技术，类似于t-SNE，可用于可视化，但也可用于一般的非线性降维。
本篇文章小编将为小伙伴们介绍umap库，这是一个强大的Python第三方库，用于降维和可视化高维数据。...• 可视化：通过将降维后的数据映射到二维或三维空间，可以创建数据的可视化表示。 • 邻域保留：umap 试图保留数据点之间的邻域关系，从而保持数据的局部结构。...可以使用pip来进行安装： pip install umap-learn 接下来，我们可以使用UMAP库来对高维数据进行降维和可视化。...它还提供了许多参数和选项，可以根据具体需求对降维过程进行调整和优化。 umap在数据分析、聚类、分类、异常检测等领域都有广泛的应用。...通过降维和可视化高维数据，我们可以更好地理解数据特征和结构，从而为后续的分析和建模工作提供更好的基础。 总结 umap库是一个强大的工具，可以帮助我们处理高维数据的降维和可视化问题。
在我刚开始做单细胞转录组测序的相关分析时，我也有这个疑惑，为什么复现文章中的降维分群与原文形状不一致呢？...基于我针对多篇文章多个数据集的复现发现，有种种原因都会造成这个现象: 换台电脑，一样的代码就会使得降维聚类的位置形状都会发生改变。 同一数据的UMAP 和 tSNE 图的位置形状肯定也不一样。...单细胞转录组数据处理之降维聚类分群 降维 首先来说做单细胞转录组测序流程中所用的 FindVariableFeatures 和 RunPCA 函数就是两种不同策略的降维。...这就是为什么我们前面通常是需要降维的。 而后就是关于tSNE和UMAP的一些相关知识。...，相对于t-SNE，UMAP算法更加快速，该方法的原理是利用流形学和投影技术，达到降维目的。
这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴...一、为什么要进行数据降维? 所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d维数据下降为低维数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用中，我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度，而且每增加一维所需的样本个数呈指数级增长，这可能会直接带来极大的「维数灾难」;而数据降维就可以实现： 使得数据集更易使用...二、数据降维原理 往往高维空间的数据会出现分布稀疏的情况，所以在降维处理的过程中，我们通常会做一些数据删减，这些数据包括了冗余的数据、无效信息、重复表达内容等。...LE 降维算法展示 详细内容可参见《拉普拉斯特征图降维及其 python 实现》： https://blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50850342 代码地址：
这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴...为什么要进行数据降维? 所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d维数据下降为低维数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用中，我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度，而且每增加一维所需的样本个数呈指数级增长，这可能会直接带来极大的「维数灾难」;而数据降维就可以实现： 使得数据集更易使用...数据降维原理 往往高维空间的数据会出现分布稀疏的情况，所以在降维处理的过程中，我们通常会做一些数据删减，这些数据包括了冗余的数据、无效信息、重复表达内容等。...LE 降维算法展示 详细内容可参见《拉普拉斯特征图降维及其 python 实现》： https://blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50850342 代码地址：
降维不仅仅是为了数据可视化。...UMAP执行的步骤 我们可以将UMAP分为两个主要步骤: 学习高维空间中的流形结构 找到该流形的低维表示。 下面我们将把它分解成更小的部分，以加深我们对算法的理解。...我们将使用以下数据和库: 1、Scikit-learn，MNIST数字数据(load_digits);将数据分割为训练和测试样本(train_test_split); 2、UMAP库执行降维; 3、Plotly...应用于我们的MNIST数据，并打印转换后的数组的形状，以确认我们已经成功地将维数从64降至3。...在执行监督降维时，除了图像数据(X_train数组)，我们还需要将标签数据(y_train数组)传递给fit_transform方法(参见下面的代码)。
这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴...为什么要进行数据降维? 所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d维数据下降为低维数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用中，我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度，而且每增加一维所需的样本个数呈指数级增长，这可能会直接带来极大的「维数灾难」;而数据降维就可以实现： 使得数据集更易使用...数据降维原理 往往高维空间的数据会出现分布稀疏的情况，所以在降维处理的过程中，我们通常会做一些数据删减，这些数据包括了冗余的数据、无效信息、重复表达内容等。...在处理所谓的流形降维的时候，效果比 PCA 要好很多。 ? t-SNE t-SNE 也是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到 2 维或者 3 维进行可视化。
UMAP算法被认为是与t-SNE相似的原理，都是将高维概率分布映射到低维空间的算法，从而做到降维的效果。主要基于流形理论和拓扑算法的理论，对高维数据进行降维，从而形成其他分类模型的输入特征。...然后，我们再看下这个拓扑算法，通俗讲就是只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。...那么，怎么把这两者结合起来构成我们的UMAP呢，其实很简单，就是基于高维的流形结构特征，将其中各个点之间的位置关系进行确定，从而构造高维的数据分布结构。...然后在使其降维到低维的分布结构，从而达到聚类以及特征提取的效果，可以用图来表示： ? 接下来我么看下在R语言是如何实现UMAP的算法的。...其实就是基于前面计算的参数，将新的数据与原始数据合并，然后计算出新的降维结果，看是否可以和元模型一样。
以上图的二维数据为例，新坐标轴以PC1为第一坐标轴，PC2为第二坐标轴，且PC1解释了大于98%的方差信息，PC2对样本来说无意义，可以舍弃，这样二维数据就降维到一维。...另一方面，全局方法试图保留所有尺度的几何形状，即将附近的点映射到附近的点，将远处的点映射到远处的点。 ?...它可以处理大型数据集和高维数据，并且结合了可视化的强大功能和减少数据维度的能力，UMAP将高维空间上的附近点映射到低维表示中的附近点，并对远点进行相同的映射。 ?...与其他几种graph-based降维方法相比，UMAP处理数据的速度快，比较适合处理比较大的数据集。 四总结 ?...上图是几种常见的单细胞数据处理工作流程，几种工作流程中都用到了PCA以及t-SNE降维方法，大部分也都用到了UMAP降维方法。
降维攻击是对深度学习应用的数据流处理进行了攻击。 深度学习系统的核心是神经元网络。深度学习所使用的静态神经元网络往往假定它的输入是一个固定的维度，这样便于设计深度神经元网络。...图片左边是对深度学习应用的输入图片，右边是降维后的图片。羊群图片经过缩减，就会变成一只雪地里的白狼。卡通小羊的图片也就变成了可爱小猫的图片。...当然这些输入图片是经过特殊处理构造的，专门让降维函数出现这种异常的结果。 基于这个攻击思路，我们也对其它深度学习应用进行了测试。...对于降维攻击的防范，用户可以采用对超出异常的图片进行过滤，对降维前后的图片进行比对，以及采用更加健壮的降维算法等。 4.小结 本文的目的是继续介绍被大众所忽视的人工智能安全问题。...降维攻击是对深度学习的数据流进行攻击的一种新型攻击方法，主要影响对任意图片进行识别的深度学习应用程序。我们希望通过这些工作提醒公众，在拥抱人工智能热潮的同时，需要持续关注深度学习系统中的安全问题。
你可以自由的选择音频特征的提取方式（MFCCs 或者 Wavenet 提取到的隐变量），以及降维的方法（UMAP、t-SNE 或者 PCA）。...了解了这一点之后，我们开始解释这个命名适当的主题——维度诅咒，它指的是以某种方式计算高维度数据集的时候出现的现象。 降维是什么呢？ 在降维的时候，我们希望减少数据集的维度。...维度数量越大，就越难进行可视化，这些特征都是有关联的，所以高维数据也增加了数据集中的信息冗余。 ? 图中哪个是将三维的红色数据降维到二维的最好方式呢（绿色、紫色或者蓝色）？...进行特征选择之后，所有的轴都形成了不同的形状，丢弃了与其他形状相关的信息。 最简单的降维方法也许就是去选择一个能够最好描述数据的特征子集，丢弃掉数据集中的其它维度，这被称作特征选择。...自动编码器的通常目标是学习到对某个数据的高效编码，通常是为了降维，而且越来越多地用在生成模型中。自动编码器的共同特征是它的结构；它由两部分组成—编码器和解码器。
sc.pp.scale(): 数据缩放和中心化。降维分析Seurat (R)RunPCA(): 主成分分析（PCA）。RunUMAP(): UMAP降维。RunTSNE(): t-SNE降维。...Scanpy (Python)sc.tl.pca(): 主成分分析（PCA）。sc.tl.umap(): UMAP降维。sc.tl.tsne(): t-SNE降维。...Scanpy (Python)sc.tl.rank_genes_groups(): 寻找差异表达基因。数据可视化Seurat (R)DimPlot(): 降维数据可视化。...Scanpy (Python)sc.pl.umap() / sc.pl.tsne(): 降维数据可视化。sc.pl.dotplot() / sc.pl.violin(): 基因表达水平可视化。...Seurat的NormalizeData函数默认使用的是LogNormalize方法，这个方法首先对每个细胞的基因表达量进行归一化处理，使得每个细胞的总表达量相同（默认是1e4），然后对归一化后的表达量加
Harmony算法概述 harmony算法与其他整合算法相比的优势： （1）整合数据的同时对稀有细胞的敏感性依然很好； （2）省内存； （3）适合于更复杂的单细胞分析实验设计，可以比较来自不同供体，组织和技术平台的细胞...基本原理：我们用不同颜色表示不同数据集，用形状表示不同的细胞类型。首先，Harmony应用主成分分析将转录组表达谱嵌入到低维空间中，然后应用迭代过程去除数据集特有的影响。...Downstream analysis 许多下游分析是在低维嵌入而不是基因表达上进行的。要使用校正后的Harmony embeddings而不是PC（还在用PCA降维？...快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码），请设置reduction ='harmony'。...例如，让我们使用Harmony降维后的数据执行UMAP和Nearest Neighbor分析。
导读 降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。...下面的图片显示了使用UMAP和t-SNE将 784 维 Fashion MNIST 数据集的子集降维到 3 维上的情况。...随着min_dist参数的增加，UMAP倾向于“散开”投影点，导致数据的聚类减少，对全局结构的重视程度降低。 4....这意味着簇间的关系可能比 t-SNE更有意义。重要的是，因为UMAP和t-SNE在投影到低维时都必然会扭曲数据的高维形状，所以任何给定的轴或较低维度的距离仍然不能用 PCA 等技术直接解释。...最后，重要的是要记住，没有任何降维技术是完美的，UMAP也不例外。然而，通过建立对算法工作原理的直观理解以及如何调整其参数，我们可以更有效地使用这个强大的工具来可视化和理解大型高维数据集。
作者，Evil Genius标准的单细胞rna测序分析(scRNA-seq)工作流程软件括通过序列排列将原始读取数据转换为细胞基因计数矩阵，然后进行过滤、高变量基因选择、降维、聚类和差异表达分析等分析。...图(s)也用于进一步的非线性降维，使用t-SNE或UMAP在二维中图形化地描绘这些数据结构。...UMAP图在视觉上显示了局部和邻近cluster形状的一些差异，即使在控制全局移动或旋转的情况下。...然而，对于Seurat和Scanpy，在随机UMAP种子中对相同数据进行Leiden聚类后的ARI为0.64，与Seurat和Scanpy计算的观察到的ARI相似，给定相同的PCA和SNN输入，UMAP...总结Seurat和Scanpy在使用默认设置执行分析的方式上存在相当大的差异，这些差异只能通过调整函数参数来部分调和。这些差异相当于当降采样读数小于5%或降采样细胞小于20%时引入的可变性。
在处理大数据集时，降维是最重要的方面之一，因为它有助于将数据转换为低维，以便我们能够识别一些重要的特征及其属性。它通常用于避免在分析大数据集时产生的维度问题。...UMAP是一个开源的Python库，可以帮助可视化降维。 在本文中，我们将探讨UMAP提供的一些功能。 让我们开始… 安装所需的库 我们将首先使用pip安装UMAP库。...下面给出的命令可以做到这一点。 !pip install umap-learn 进口所需的库 在这一步中，我们将导入加载数据集和可视化降维所需的库。...在这一步中，我们将降维进行可视化。...projection of the Penguin dataset', fontsize=24) 只需要以上几步，我们就可以绘制出降维的图形，也可以尝试使用不同的数据集进行降维并使用UMAP绘图。
导读降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE，但它的性能受到数据集规模的影响，并且正确使用它可能需要一定学习成本。...下面的图片显示了使用UMAP和t-SNE将 784 维 Fashion MNIST 数据集的子集降维到 3 维上的情况。...随着min_dist参数的增加，UMAP倾向于“散开”投影点，导致数据的聚类减少，对全局结构的重视程度降低。4....这意味着簇间的关系可能比 t-SNE更有意义。重要的是，因为UMAP和t-SNE在投影到低维时都必然会扭曲数据的高维形状，所以任何给定的轴或较低维度的距离仍然不能用 PCA 等技术直接解释。...最后，重要的是要记住，没有任何降维技术是完美的，UMAP也不例外。然而，通过建立对算法工作原理的直观理解以及如何调整其参数，我们可以更有效地使用这个强大的工具来可视化和理解大型高维数据集。
4个方面，本次介绍 Seurat V5 的WNN方法分析单细胞多模态数据，本文以转录组+蛋白组数据为例。...一 载入R包，数据 使用SeuratData中的bmcite数据示例，展示CITEseq数据中的单细胞转录组和蛋白数据的结合 。...scale.data 1 other assay present: RNA 3 dimensional reductions calculated: spca, pca, apca 注：这里使用所有的ADT特征进行降维...然后就可以进行后续的降维 聚类分析了。 4，降维聚类 上述WNN方法完成数据合并后，分别可以基于（1）转录组 （2）蛋白组 （3）以及结合权重的数据 进行UMAP 可视化分析。...', max.cutoff = 3, ncol = 3) p5 / p6 ADT中含有的蛋白数量和种类不一致，综合考虑一些经典marker的蛋白 和 基因，可以更好的进行注释 以及 对注释进行验证。
Python工具包。...0、安装包与准备数据 1）安装python包 根据前期探索，不建议直接使用pip安装(存在bug)，而是下载github的最新源码后安装。...unzip Palantir-master cd Palantir-master pip install . 2）示例数据 需要准备.h5ad的单细胞数据（count表达矩阵）格式，官方提供示例数据可直接下载...：PCA → UMAP 可以使用scanpy包的相关函数，也可以导入Seurat的降维结果，以保证可视化的一致性。...## (1) scanpy #PCA降维 sc.pp.pca(ad) #UMAP降维 sc.pp.neighbors(ad) sc.tl.umap(ad) ## (2) Seurat seurat_pca
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