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基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器

注意我们在 SVD 中是怎样选择 r（r 是我们想要降低至的维度）的，以便将 Σ 中的大部分值保留到更低的维度上。 Σ 则有一些特别之处。...在这个图中，我们只需要从 Σ (sigma) 矩阵切下我们所需量的数据，然后执行矩阵乘法。 现在让我们在鸢尾花数据集上试一试，这是一个 (150, 4) 的数据集，包含了三种鸢尾花。...图 2：鸢尾花数据集 PCA 二维绘图 还不错吧？...图 5：在鸢尾花数据集上的 t-SNE，不同的困惑度 正如我们从数学中了解到的那样，你可以看到给定一个好的困惑度，数据会聚类，但要注意超参数的敏感性（如果不给梯度下降提供学习率，我无法找到聚类）。...图 7：这个简单自编码器在鸢尾花数据集上的输出 我们可以继续调整批大小、epoch 数和不同的优化器，甚至无需改变架构我们就能得到不同的结果。

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可视化语音分析：深度对比Wavenet、t-SNE和PCA等算法

一个数据集由好多数据点组成，每个数据点都有一些固定数量的特征，或者维度。例如，我可能是一个酷爱观察鸟类的人，我用自己在旅途中遇到的鸟组建了一个数据集。...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。...很不幸的是，这貌似是在丢弃信息。 一个稍微好一些的解决方案是将数据集转换为一个较低维度的数据集。这个方法被称作特征提取，它是这篇文章的重点内容。...在提取 MFCCs 的时候，第一步就是从我们的音频数据中计算傅里叶变换，傅里叶变换将时域信号转换成频域信号。在实际过程中是通过快速傅里叶变换来实现的，这是我们这个时代的一个很伟大的算法。 ?...显而易见，对于两个特征数据集而言，当迭代量太小的时候，最终的解并没有得到充足的优化（两幅大图中的第一行就是这样的情形）。在 distill 中关于有效使用 t-SNE 的文章中特别地指出了这一点。

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发挥如此关键作用的单细胞居然不配出现在正文图表

这个研究做了 10X单细胞转录组，但是正文里面基本上没有描述这个单细胞转录组数据集的质控降维聚类分群和细胞亚群注释的方法和结果，可以说是非常的诡异了。...说实话，我还是很不能接受这个事实，现在才2021，单细胞大火事情就是2018-2020，今年2021热点虽然说转移到了空间单细胞，但也不至于怎么瞧不起自己的单细胞转录组数据吧！...也就是说，我前面的 肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则 就这样被吊打了，因为他们在还没有做单细胞的时候，就已经预分选好了。但是为什么为什么配平后这3种细胞的比例仍然是不一致？ ?...但是呢，更诡异的操作是，作者在取epithelial子集的时候，居然直接就平移了tSNE坐标系！！！ ? 真的是亮瞎了我的24K纯钛合金狗眼！...这样就能说得通，为什么层次聚类区分好的4个亚群，在tSNE坐标系完全混为一群。毕竟大家使用的基因都不一样。 但是你这样搞，仍然不是一个值得鼓励的行为，我要是审稿人，肯定不会让这样的图堂而皇之的发表。

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以复现图表的方式来学习一篇文章

cluster_file显示的是tSNE_x和tSNE_y的坐标。这也是我们画fig1B tSNE图需要的。这个nametype列名是样品名 meta_data显示了分群信息。...在Jimmy大神前面单细胞的讲座中，了解到需要将这些数据的行名(rownames)改为样品名。...看到后缀是.mtx文件，我的第一个反应是用readMM()读。但是，持续报错，error msg说这个文件不是稀疏矩阵。后来还是和前面一样用fread()读的，居然读出来了。...然后我看了一下，是每个基因在每个样品中的表达，在数值上也有稀疏矩阵的.这个符号。读入后，我用了typeof()看这个.mxt，它显示的是list.这一部分我至今困惑。...另外，需要注意的是，如果想用FindMarkers()这个函数找差异基因，它认定的分群需要用数字表示，不能识别字符串比如’VSMC’这种分群，所以得把作者提供的meta-data里面的分群信息改成数字1

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R的基本绘图功能

尽管如此，有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候，我会选择用R里基本的绘图功能。...来，放松一下，我们要开始玩转R的基本绘图功能了！ 数据源 我们将会用到iris数据集。这是一组可靠的经典数据集，虽然不是这个世界上最令人激动的数据，但这是R自带的（所以你不需要下载）并且很容易理解。...因此就像这个例子，假设我们想在x轴和y轴绘制特定的值，我们将用attach命令代替iris$放在我们的变量的前面。 时间序列 用R绘制时间序列图特别简单。...当我从Excel换到R的时候，我已经听说了最让人激动的是在R里面只需要一行代码就能代替Excel里面的catalogs of frequency tables （频数表）。 直方图特别好用！...首先特别简单而且能够快速直观地展示出你的数据集的样子。所以直方图是我起初学习R的时候最先学习的东西之一，也是我最常用的。

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单细胞转录组高级分析二：转录调控网络分析

/cisTarget"，设置的是我存放数据库的目录，你要填写自己存放数据库的目录； dbs = mydbs，我在前面的变量设置中，把hg38的数据库文件赋值给了mydbs，你用hg19数据库或小鼠的数据库需要相应调整...Regulon活性评分与可视化 每个Regulon就是一个转录因子及其直接调控靶基因的基因集，SCENIC接下来的工作就是对每个regulon在各个细胞中的活性评分。...评分的基础是基因的表达值，分数越高代表基因集的激活程度越高。我们推断regulons虽然只用了1000个随机抽取的细胞，但是regulon评分的时候可以把所有细胞导进来计算。...热图图例显示不全，尺寸不可调；中图和右图是runSCENIC_3与runSCENIC_4得到的tSNE图，与seurat的tSNE图很难联系起来。...有兴趣的朋友还可以做个附加题：把CEBPB主导的基因调控网络做GO和KEGG富集分析。 后记 写这篇教程我花了一周的业余时间，这几天我都在忙些什么呢？

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2021第二期_数据挖掘班_微信群答疑笔记

还是有什么其他的好法子呢 等待老师赐教[愉快] 有几种解决方法，一、联系你们服务器管理员升级一下服务器上的R；二、自己用conda创建一个小环境，装R 4.0，然后在小环境装这个包 方法一比较方便一些，...后面做差异分析的时候还是会用原始矩阵里面的数据来做，这一步限定范围只是为了图形更直观地看出差异 老师，我在批量生存分析的时候有这个报错，我试了第一个基因运行没有错误，运行循环就有这个错误 你的基因需要过滤一下...你在把数据读入到R的时候，需要设置一下读取的参数 只写函数名，不打括号，可以看写函数的代码 大家好，我在做探针注释的时候，用getGEO和idmap得到的探针/基因名的数据框差别很大，请问有同学知道是哪里出问题了吗...我想问一下，在lasso回归的时候，meta的数据中，有一个病人的event是na，这样的话做出来会报错，但是又要求expset和meta的病人一一对应，又不能去除那个na，这咋整呢？...老师同一GPL平台的数据合并，在去除批次效应的时候我只用到了batch-effect代码里的第二步limma.R，没有用第三步的combat.R？

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快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附PythonR代码）

授权转载自大数据文摘 ID：BigDataDigest 假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。...不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？ 这是否让你感到不知所措？当我第一次遇到这种情况，我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集？...有些人可能会问，当我们可以使用散点图、直方图和盒图绘制数据，并用描述性统计搞清数据模式的时候为什么还需要降低维度。...81.使用R代码 “Rtsne”包具有t-SNE在R语言中的实现。“Rtsne”包可以通过在R控制台中键入以下命令安装： install.packages(“Rtsne”) • 超参数调试 ?...8.2使用Rython语句 一个重要的事情要注意的是“pip install tsne”会产生错误。 不建议安装“tsne”包。 t-SNE算法可以从sklearn包中访问。 • 超参数调试 ?

3.4K20

单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2

安装和测试数据的认识 因为pagoda2是成熟的R包，在CRAN可以直接下载，同时安装conos包，因为里面有测试数据。...测试数据 以大家熟知的pbmc3k数据集为例。...大家先安装这个数据集对应的包，并且对它进行降维聚类分群，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ，而且每个亚群找高表达量基因，都存储为Rdata文件。...https://github.com/kharchenkolab/pagoda2/blob/main/doc/pagoda2.walkthrough.md 多个单细胞数据集的整合 这个时候需要借助 前面提到的另外一个...jmzeng1314@163.com 如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank

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跟着全网第一个单细胞视频课程和配套习题学是最佳策略

，pca可视化 注意这个时候的表达矩阵是1000个基因的130个细胞 Q7: 对pca的前5个主成分矩阵进行tSNE 这个时候是5个主成分的130个细胞的矩阵，所以tSNE运算很快！...如果你能学会我的这个rmarkdown报表格式的写作就最好了，加油！...(PS: 关于这个寻找重要的基因，我还写过：比较5种scRNA鉴定HVGs方法 ) 提示，如果被R包（scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop ）包装后的需要考虑对象问题，...reduce_dimension()，算法包括UMAP", "tSNE", "PCA" and "LSI" 这个时候需要仔细思考，R包作者的创作思路。...Q16: 降维后的细胞聚类 注意切换镜像哦，基础包可以做，比如对tSNE的二维坐标进行kmeans或者dbscan算法聚类，但是如果被R包（scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop

1.1K12

python写入换行符_python write换行

\r\n’) 2、python 中的\n 和\r\n 的区别： 不同的是光标的位置：\n在下一行开头，\r在本行的开头 print u”你好吗？...中的文件操作每次向文件中写入数据的时候，如果文件存在的话，就向文件中叠加，如果没有的话，就创建新文件之后项中写入内容 在进行python进行文件读写的时候，第一次写进去的内容，第二次在进行写入会被覆盖掉...\r\n不能换行的问题进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下今天遇到了一个问题就是用fwrite写入txt文件的时候用 rn不能换行试了很久都没找到办 … python操作txt文件中数据教程&lbrack...原文在: https://www.lesg.cn/netdaima/2016-55.html 在使用Mssql的时候经常需要用到存储过程 有些操作在前面发生错误的时候:需要回滚:这就需要事务了: 下面...：tr 的简单使用 工作的需要,用到了tr命令,因为用到的次数不是很多,怕以后忘记了百度,就自己总结下.例子什么的,copy linux shell 脚本攻略这本书. tr:常用选项 -c 用字符串1中字符集的补集替换此

4.9K30

第三十一期：传统前端和多媒体前端

这里记录工作中遇到的技术点，以及自己对生活的一些思考，周三或周五发布。 封面图 一篇自己写的文档，从六个方面简单讲解VueRouter的原理。...前两天在写文章的时候突然想起来之前自己还注册过一个知乎账号，于是就重新登录上去，水了一篇文章。 我这才发现原来知乎有一个非常友好的功能，可以把自己写的文章自动配图，并且生成视频或者合成语音。...合成视频的功能我做不来，但是我可以做个简单的，比如做个web端的变声器。 做这个变声器我得先确认浏览器是不是可以识别我说的话。 别说，这个语音识别的API还真的有，还真被我找到了。...当然，在找这个API的过程当中，我也看到了很多其他相关的API，比如： Web 文本识别API 任何时候都能接收数据的API 布局稳定性API web Audio API 等等， 一些非常有意思的API...当然，这些技术的成熟，归根结底都是业务推动的，我们当前的业务中和这些技术关系不大，这些技术我们想用也用不到。 写传统的前端也好，写多媒体相关的前端也好，对待技术的热情，我们得持续保持。

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那些坑人的乱码问题(下)

我使用MySQL时经常会遇到乱码问题，尤其是涉及到中文和emoji表情符号时，然而当我查询资料时发现大多数资料几乎雷同，寥寥几句仅贴了几个参数的定义，并没有案例来详细说明，因此我利用几个周末时间整理出这个编码系列博客...以上实验仅仅是证实了character_set_connection的生效的场景：1）这个字符集在比较字符串时生效；2）在列值比较时它并没有效果。...A表示的，当转换为编码B的时候发现B编码中并没有字符X，那么我们称为这种转换是有损的，因此无损转换的前提是B字符集包含A字符集。...错进错出一句话解释：存入的时候将字符串x错误的存储为y，读取时又将y错误的读取为x，负负得正。这种情况下尽管并不影响业务代码，但是数据库存储的数据是错的（尽管我们并不感知）！...正确的方法： 正确一：导出导入法 这个方法比较原始但却有效，操作简单且易于理解，步骤如下： 1）将数据通过错进错出的方法导出到文件； 2）用正确的字符集创建新表； 3）将之前导出的文件重新导入到新表中。

1.9K20

使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

机器学习的很大一部分专注于从复杂数据中抽取涵义。但是，这一过程中人类仍然扮演很重要的角色。人类的视觉系统非常善于检测复杂结构，并发现海量数据中的微妙模式。...3D 数据集现在就变成了 2D 的。这里，我们选择的是低维例子，所以我们能看到发生了什么。但是，这项技术能用同样的方式应用于高维数据集。 ?...它基本的流水线，是导入高维数据集（或者一系列高维数据集），在单个函数调用里降维，然后创建图表。...类似这样的探索和可视化，能够指导我哦们的分析决策，比如，是否要用一个特定种类的分类器，来区分有毒 vs 可食用的蘑菇。如果你想要自己试试用 HyperTools 分析这个蘑菇数据集。...现在是压轴戏——在创建静态图形之外，HyperTools 还能创建动图，这有时能显露出数据中的其他模式。

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使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

机器学习的很大一部分专注于从复杂数据中抽取涵义。但是，这一过程中人类仍然扮演很重要的角色。人类的视觉系统非常善于检测复杂结构，并发现海量数据中的微妙模式。...3D 数据集现在就变成了 2D 的。这里，我们选择的是低维例子，所以我们能看到发生了什么。但是，这项技术能用同样的方式应用于高维数据集。 ?...它基本的流水线，是导入高维数据集（或者一系列高维数据集），在单个函数调用里降维，然后创建图表。...类似这样的探索和可视化，能够指导我哦们的分析决策，比如，是否要用一个特定种类的分类器，来区分有毒 vs 可食用的蘑菇。如果你想要自己试试用 HyperTools 分析这个蘑菇数据集，请戳这里。...现在是压轴戏——在创建静态图形之外，HyperTools 还能创建动图，这有时能显露出数据中的其他模式。

73840

开发 | Kaggle实战：这才是使用数据降维&可视化工具 HyperTools 的正确姿势!

AI科技评论按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者...机器学习的很大一部分专注于从复杂数据中抽取涵义。但是，这一过程中人类仍然扮演很重要的角色。人类的视觉系统非常善于检测复杂结构，并发现海量数据中的微妙模式。...3D 数据集现在就变成了 2D 的。这里，我们选择的是低维例子，所以我们能看到发生了什么。但是，这项技术能用同样的方式应用于高维数据集。...它基本的流水线，是导入高维数据集（或者一系列高维数据集），在单个函数调用里降维，然后创建图表。...=2) 现在是压轴戏——在创建静态图形之外，HyperTools 还能创建动图，这有时能显露出数据中的其他模式。

1.8K50

单细胞去除聚类的离群点

跟我们前面回答的问题类似，不过那些问题是针对于monocle包，使用monocle做拟时序分析（单细胞谱系发育） 学员的问题是: 拟时序分析的热图提取基因问题 , 本质上，都对R包返回对象的了解程度罢了...为了解释如何提取坐标，我需要使用大家都理解的数据集，然后创造出上面的聚类图。...可视化 DimPlot(object = sce_test, reduction = "tsne") 出图如下： ?...可以看到是很明显的2个细胞亚群，但是有少数几个细胞，走错了地方，这个时候，学员突发奇想要删掉它，我这里不想评价这样做对不对，先给出解决方案吧。...其实我们两年前就在单细胞天地发布的全网第一个单细胞转录组课程，精炼了常规单细胞转录组数据分析主线，就是5大R包， scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop，然后10个步骤：

1.6K20

NC |SCALE准确鉴定单细胞ATAC-seq数据中染色质开放特征

在文章中，作者从开发者的角度列出了目前的scATAC-seq分析软件，chromVAR, scABC, cisTopic, scVI，发现每个软件都有一定的不足之处，而从我们软件使用者的角度，其实可以考虑都试试这些工具...文章通过一张图来解释了软件的工作机制： ?...（我测试过了，运行没有问题） 第一步：创建一个环境，名字就是SCALE，并且启动该环境 conda create -n SCALE python=3.6 pytorch conda activate SCALE...10X输出文件: count.mtx.gz, peak.tsv, barcode.tsv 我们以官方提供的Forebrain数据集为例进行介绍，因为这个数据相对于另外一个数据集Mouse Atlas小多了..., tsne.pdf: tSNE的坐标和PDF文件，坐标文件可以导入到R语言进行可视化 上面是命令行部分，下面则是Python环境进行交互式操作，输入jupyter notebook，之后在网页上打开

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2023-10(数据挖掘马拉松)答疑汇编

下面是优秀实习生的整理和分享 1老师你好，table是看重复频次的函数，我这边两个打的代码有什么区别吗？为什么下面的一个也可以运行，但是运行的结果我却看不懂？...那这个他为什么没有报错呢？ 虽然没有报错 但是没有给你应有的结果 那也是出错了。 2关于作业想取列名为species中数值为a、c的行，为什么这两种得出的情况不一样啊？ ==会循环补齐，是一对一的。...4为啥我这个数据框用$取一列的时候要加 ' 才能取出来？我试了一下不加就会报错.........9老师我跑森林图的时候，出现了这个报错，在网上查了一下也没整明白咋解决，您帮我看一下呗？ 考虑是表达矩阵过滤的不太严格，相差的实际值比较小。可以考虑把这些基因去掉。...其实不同版本差异，没有想象中那么大，只不过对很多初学者来说比较懒，他们不想去摸索，只想用我们的制作好了的代码，所以给他们的建议是直接用跟我们同样版本的。 13这个包下载不下来，有别的办法吗？

14210

【数据整理】比pandas还骚的pandasql

如果你好奇，一点背景 在背后，pandasql 使用该 pandas.io.sql 模块在DataFrame 和 SQLite 数据库之间传输数据。操作用 SQL 执行，返回结果，然后将数据库拆除。...如果你在 Rodeo 中跟随着，开始时候有会一些提示： Run Script 确实会运行在文本编辑器中编写的所有内容 你可以高亮显示代码块，并通过单击 Run Line 或按 Command + Enter...运行它 你可以调整窗格大小（当我没有绘制图时，我缩小了右下角的窗格） 06....基础 写一些 SQL，通过代替 DataFrames 表针对 pandas DataFrame，并执行它。 ? pandasql 创建数据库、架构、加载数据、并运行你的 SQL。 07....我们希望这 pandasql 对于 Python 和 pandas 新手将是一个有用的学习工具。在我自己学习 R 的个人经验中，sqldf 是一个熟悉的界面，可以帮助我尽快使用新工具来提高生产力。

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