其实UMAP的坐标值代表什么，与PCA的坐标值代表什么是类似的问题，而PCA相对简单。 PCA分析将原数据拆解为载荷loading和嵌入embedding两个矩阵。 我们知道PCA后维度数从本来的上万下降到10-30之间，而本来的维度都是具体的基因。 所以不得不追问新产生的维度是什么？

方案1 单细胞数据（例如RNA-seq、ATAC-seq）中观察到的稀疏性，细胞特征（例如基因、峰值）的可视化通常受到干扰，且不够清晰，尤其是在与聚类结果叠加以注释细胞类型时。Nebulosa是一个用于…

做单细胞分析时，由于基因数很多无法直观的看出哪些细胞属于一组，所以需要用到降维，将维度数据转换成2维或3维，以方便查看细胞聚类的效果。降维用到的方式为UMAP和TSNE。降维成2维很常见了，但降维成3维该如何实现。 首先加载数据 加载的数据需要走完单细胞分析的常规流程。

发布于 2024-04-21 08:00 ・IP 属地山东 · 56 次播放

基本概念 基本概念：PCA： 即主成分分析，是数据降维的方法。从高纬数据中提取数据的特征向量（成分），转换为低维数据并且用二维或者三维的图来展示这些特征。从特征向量中提取最能体现数据特征（差异）的 2 个特征向量（成分）用于可视化，这就是 PCA 图。 UMAP ： 也是数据降维的一种方法 ...

2015年 2015年美赛O奖原版论文 2014年 2014美赛数学建模优秀论文集 2012年 【校苑推荐】2012年美赛特等奖原版论文下载列表-校苑数模 - Powered by Discuz! 2009-2011美国大学生数学建模竞赛特等奖论文全集 2008年 2008ICM特等奖论文全集（The UMAP Journal v. 29 no. 2 ）

UMAP在低维空间中表示高维数据，同时保留局部和全局结构。 然而，UMAP使用不同于t-SNE的数学方法，这可能导致不同的权衡和结果。

C++ 标准中确实没有规定 unordered_map 必须以何种方式实现，所以各个实现都有一定的自由度，只要实现的能满足标准规定的接口要求就好。 下 main 我以 gcc git 仓库中最新版本的代码为例，考察 libstdc++ 中 unordered_map 的实现，权当抛砖引玉。 首先，打开 <unordered_map> 文件，这是个很小的文件，只包括了 ...

常见的单细胞分群算法中删除特定细胞类型的代码： Seurat

2023年3月4日 · UE5导入的uasset文件拖到场景里不显示的原因可以查看以下两点： 1.看看右下角是不是在编译着色器，着色器编译完自然就有颜色了 2.要检查是不是目录位置放错了，从而导致引用丢了 对于渲染的话，场景文件过大的话，推荐使用云渲染平台，可以高效渲染。 以 渲云 来说，海量资源无需排队 全面 ...