2023年1月20日 · UMAP is an algorithm that takes a high-dimensional dataset (such as a single-cell RNA dataset) and reduces it to a low-dimensional plot that retains much of the original information. Most, if not all, single-cell RNA sequencing datasets contain thousands of gene expression counts per individual cell.

2025年1月9日 · UMAP 图，全称是 统一流形逼近与投影图，是数据降维可视化的神器 它能把复杂的高维数据，巧妙地投影到二维或三维空间，让我们一眼看清数据分布与关系。 在 单细胞测序分析 里，UMAP 图超有用。 不同颜色代表不同细胞类型，一个个点就像细胞 “小居民”，聚集成不同 “社区”，帮我们快速找到细胞类群。 和 PCA 、 t-SNE 比，UMAP 可厉害啦。 PCA 像个 “直线思维” 的老实人，擅长处理线性数据；t-SNE 是 “细节控”，但计算慢；UMAP 则是 “六边形战士”，兼 …

2024年9月9日 · 一、【umap图】定义&用途. 1．定义：umap图是一种基于非线性降维的可视化方式，将高维数据映射到二维或三维空间，并保持数据之间的相对距离和结构，从而使得聚类、异质性和样本间的差异更为明显。 2．用途：

2023年9月16日 · UMAP是一种非线性降维和可视化算法，全称为Uniform Manifold Approximation and Projection（均匀流形近似和投影）。 它是一种基于图论和流形学习的方法，用于将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和分析。 UMAP的主要目标是保持数据点之间的局部结构和全局结构。 它通过构建数据点之间的邻近关系图，并利用图的拓扑结构进行流形近似和优化。 UMAP使用了一种称为高维距离的度量方式，在低维空间中通过最小化原始距离和映射距离之间的差异来 …

UMAP 调整及常见参数整理. UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种广泛用于高维数据降维的算法，在单细胞分析中常用于可视化细胞的聚类和群体关系。以下是 UMAP 的常见参数及调整建议。 UMAP 常用参数说明 1. dims. 作用：指定用于降维的主成分（ PCA ...

UMAP is a general purpose manifold learning and dimension reduction algorithm. It is designed to be compatible with scikit-learn, making use of the same API and able to be added to sklearn pipelines. If you are already familiar with sklearn you should be able to use UMAP as a drop in replacement for t-SNE and other dimension reduction classes.

umap简介. 2018年McInnes提出了算法，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。 该算 …

Now that we have the package loaded, how do we use it? The most straightforward thing to do is plot the umap results as points. We can achieve this via the function umap.plot.points. In its most basic form you can simply pass the trained UMAP model to umap.plot.points:

Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) is a dimension reduction technique that can be used for visualisation similarly to t-SNE, but also for general non-linear dimension reduction. The algorithm is founded on three assumptions about the data

Scatter plot of UMAP after reducing dimensionalities. Parameters: gene_names (Union [list, ndarray, str, None]) – the list of gene names. cluster_key (Optional [str]) – the result key of clustering. res_key (str) – the result key of UMAP. title (Union [str, list, None]) – the plot title. x_label (Union [str, list, None]) – the x label.