前言 为什么要进行数据降维？...直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃，并且数据降维保留了原始数据的信息，我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测，但将有效提高训练和预测的时间与效率...降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法(流形学习)，代表算法有 线性降维方法：PCA ICA LDA LFA 基于核的非线性降维方法KPCA KFDA 流形学习...：ISOMAP LLE LE LPP 本文主要对线性降维方法中的PCA、ICA、LDA的Python实现进行讲解。...LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！ ? 与PCA比较 PCA为无监督降维，LDA为有监督降维 LDA降维最多降到类别数K-1的维数，PCA没有这个限制。
那既可以用于分类又可以用于降维。当然，应用场景最多的还是降维。和PCA类似，LDA降维基本也不用调参，只需要指定降维到的维数即可。 2. ...如果仅仅只是为了降维，则一般可以忽略这个参数。默认是None，即不进行正则化。可以选择"auto",让算法自己决定是否正则化。当然我们也可以选择不同的[0,1]之间的值进行交叉验证调参。...3）priors ：类别权重，可以在做分类模型时指定不同类别的权重，进而影响分类模型建立。降维时一般不需要关注这个参数。 4）n_components：即我们进行LDA降维时降到的维数。...在降维时需要输入这个参数。注意只能为[1,类别数-1)范围之间的整数。如果我们不是用于降维，则这个值可以用默认的None。 ...可以看出降维后样本特征和类别信息之间的关系得以保留。
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...可以发现两个主成分解释了近96%的原始数据。 R中的prcomp函数也可以进行降维，从熟悉R函数的角度出发，尝试复现上述的降维图。...降维前需要先将数据进行scale，否则结果会有少许差异： pca_prcp % scale %>% prcomp() pca_prcp是一个prcomp...对象，降维的坐标在pca_prcp不能识别此Latex公式: x中，每个主成分的贡献值需要根据pca_prcpsdev计算。...# pca_prcp$sdev转为方差值 # 那么每个主成分的方差值是正比于其对数据降维的贡献值 pca_prcp_contrib % .^2 %>% {.
Rtsne就是一个专门进行t-SNE降维分析的R包，安装方式如下 install.packages("Rtsne") 只需要输入一个表达量的表格就可以了，每一行为一个细胞，每一列为一个基因，示意如下 ?...pca参数表示是否对输入的原始数据进行PCA分析，然后使用PCA得到的topN主成分进行后续分析，t-SNE算法的计算量是特别大的，对于维度较高的数据数据，先采用PCA降维可以有效提高运行的效率，默认采用...top50的主成分进行后续分析，当然也可以通过initial_dims参数修改这个值。...其中的Y就是降维之后的二维空间对应的数据点，可以根据这个值进行可视化，代码如下 plot(tsne_out$Y) 生成的图片如下 ?...我们需要明白t-SNE只是一个降维算法，虽然它很先进，但是也只是能够将数据降低到二维或者三维空间，然后进行可视化的一个功能，对于细胞亚群的识别，本质是通过聚类分析来得到结果的，t-SNE只是能够更好的在低维空间展示聚类的结果而已
单细胞转录组文章中，我们经常可以看到tSNE细胞降维图，而且展示的形式也是丰富多彩的。首先，我们来一起看看文章中都是如何利用tSNE图的呢？...不仅可以直观了解肺肿瘤微环境中各种细胞类型占比分布以及RNA含量等信息，还可以快速了解不同病人之间，不同组织间异质性情况。 ?...话不多说，先看看这个云工具都可以实现哪些精美的图片呢！...3.图片绘制及调整 以tSNE图-样本/分组图为例进行图片绘制及参数调整介绍： ? ?...点击tSNE图-样本/分组图后，默认按照样本着色进行图片展示，如果您的项目有生物学重复，需要按照分组着色展示，点击设置样本分组信息： ? ?
可以看到，直接运行outer()以后，返回的是一个函数对象，我们需要再次运行这个函数对象，才能运行最里面的函数的代码。...当你在闭包里面只有读，没有写的时候，闭包可以正确读取外层的变量值。但是当你尝试给外层变量赋值的时候，如果你在赋值语句上方尝试读取这个变量，就会报错。就像是没有定义变量一样。...为了在闭包中修改外层变量，我们需要使用一个关键词：nonlocal，它可以获取上一层的作用域。 我们来看一下： ?...可以称得上是降维打击了。
对数据降维可以帮助我们提取数据集的主要信息，即将原始的高维特征空间压缩到低纬度的特征子空间。数据降维是用于提高计算效率的典型手段，另一个好处是也能够减小维度诅咒。...简而言之，PCA的目标是找到高维数据中最大方差的方向，并且将高维数据映射到一个新的子空间，这个子空间的方向不大于原始特征空间。新子空间的正交轴(主成分)可以被解释为原始空间的最大方差方向。...从上面的结果图我们可以看到第一个主成分占了近40%的方差(信息)，前两个主成分占了60%的方差。方差的物理含义是对值沿着特征轴的传播进行度量。...3 特征转换 在得到特征向量后，接下来我们就可以对原始特征进行转换了。本节我们先对特征值进行降序排序，然后用特征向量构建映射矩阵，最后用映射矩阵将原始数据映射到低维度特征子空间。...从上图可以看到，数据在x轴(第一主成分)上要比y轴(第二主成分)分布更广，这也符合方差解释率的结果。数据降维后，直觉上使用线性分类器就能够将数据分类。
例如，一个N*N的矩阵，SVD将生成一个N列的矩阵，而截距SVD将生成列的明确值，这就是它降维的方法。...So, if we want a single component here,we do the following: 为了模拟截距，我们需要舍弃最小的奇异值和U的相关列向量，如果我们想要一个成分，我们可以这样做...总体来说，如果我们想要截断一些维度为t维，我们舍弃N-t个奇异值。
对于单细胞转录组的数据，常用的降维方法有以下3种 PCA t-SNE Difffusion map 通过scater这个R包，可以方便的进行降维分析，安装方式如下 BiocManager::install...PCA PCA是应用的最广泛的降维方法，在scater中，通过一下方式可以快速的得到PCA降维后的结果，代码如下 plotPCA(sce) 生成的图片如下 ?...2. t-SNE t-SNE降维算法的代码如下 set.seed(1000) sce <- runTSNE( sce, perplexity = 10, use_dimred = "PCA",...本质上是通过调用Rtsne这个包来进行t-SNE降维分析。 3....本质上是通过调用destiny这个包来进行降维分析。 scater这个R包不仅提供了各种降维分析的算法，还提供了数据QC, 基因表达量可视化等功能，更多用法请参阅官方文档。
艺人可以从被画者面部捕捉到独特的特征，并进行夸大和艺术化。...其中（d）（e）（f）都是在同一个数据集上进行训练的。 总而言之，生成漫画有两个关键：形状夸张和外观风格化，如图 1 (a)(b) 所示。...两个 GAN 进行独立的训练，这可以令学习过程更加鲁棒。...总体而言，本文的贡献可以总结为以下几点： 展示了非成对照片到漫画转换的首个深度神经网络。...此外，CariGANs 允许用户调整参数或者为用户提供示例漫画，从而使用户可以控制几何线条夸张程度、改变漫画的颜色／纹理风格。
在搜索空间中包含sgd，rmsprop，adam等优化方法，这些方法都可以被表示为一个相同结构的树，如下： ?...搜索空间如下，具体操作解释可以阅读原文，使用的时候还有一些约束，比如树的左右两个操作不能相同等。 ?...经过在CIFAR10数据集上对一个2层的简单网络进行学习后，它们搜索到了一些有效的优化器，如下图的PowerSign以及AddSign。 ?...当然，研究者们还对衰减机制也进行了搜索学习，感兴趣的读者可以去阅读原文。...2 其他 Neural Optimizer Search并不是率先对自动优化器的设计进行学习的框架，在上个世纪[2]研究人员就在思考如何让算法自我学习，自动寻找更好的算法。
# var: 'selected' # uns: 'AnnDataSet' snap.pp.select_features(adata) dimension reduction 降维
作者&编辑 | 言有三 一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用，然而损失函数都是人为设定，不仅需要有经验的人员进行反复尝试，也只能获得次优的方案，如果可以让模型自动对优化目标进行学习，将有望以更低的成本学习到更优的模型...因此搜索空间就可以是一个分段线性函数构成的参数空间，可以使用强化学习方法进行高效的搜索。 任务的损失包含了两个，第一个是最小化任务的损失，第二个就是最大化模型奖励，此处奖励使用map等指标。...当然，研究者们还对衰减机制也进行了搜索学习，感兴趣的读者可以去阅读原文。...这可以看作是一种attention机制，状态向量st包含当前时刻t，当前的训练集和测试集以及每一个类的精度。 ?...Learning to teach[4]中不仅仅对损失进行了学习，对数据的使用等也进行了学习，感兴趣的同学可以拓展阅读。 [1] Li C, Lin C, Guo M, et al.
在 Go 中，两个结构体（struct）可以进行比较的条件是它们的字段类型都是可比较的。...==进行比较。...具体来说，如果结构体的所有字段都是可比较的类型，那么这两个结构体就是可比较的，可以使用==或!=进行比较。...在这种情况下，可以使用reflect.DeepEqual函数来进行深度比较。...这意味着DeepEqual可以比较任何类型的值。函数返回一个布尔值，表示两个值是否相等。
你也可以选择对组中心点进行多次随机初始化，选择运行效果最好的即可。 由于我们所做的只是计算点和组中心之间的距离，计算量较小，因此K-Means的一大优点就是运行速度非常快。...对于非常高维的数据也会出现这种缺点，因为距离阈值ε再次难以估计。 四、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类 K-Means的主要缺点之一是其使用了集群中心的平均值。...以二维数据为例，这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形（因为我们在x和y方向都有标准偏差）。 因此，每个高斯分布被分配给单个集群。...然后我们可以继续进行使用GMM的期望最大化聚类过程 使用GMM的EM聚类 我们首先选择簇的数量（如K-Means）并随机初始化每个簇的高斯分布参数。...首先GMM比K-Means在群协方面更灵活。由于标准偏差参数，集群可以采取任何椭圆形状，而不是限于圆形。K均值实际上是GMM的一个特例，其中每个群的协方差在所有维上都接近0。
数据集链接[1] 提取码：l552 1.对数据进行处理，包括对nan进行处理。要注意，这里的文件是以.data形式给出，对.data文件的处理详见PCA系列第二篇文章。...4.对S进行特征值分解，并取前K个特征值最大的特征向量（降成K维）。5.X与上述新构建的特征向量矩阵相乘，得到最终答案。
在Linux开发中，如果是同一台设备内部通信，也可以不需要IP和端口号，这就是Unix域socket通信，它实际上是通过文件的方式实现通信，从而不再需要IP和端口号。...2.1.2 服务端代码 Unix域socket的UDP服务端程序，对照UDP方式的socket通信模型，因为UDP是无连接的，作为服务端，只需要先创建一个socket，然后再绑定到要接收消息的地址上，然后就可以使用...TCP服务端程序，对照TCP方式的socket通信模型，因为TCP是有连接的，作为服务端，需要先创建一个socket，然后绑定到要接收消息的地址上，接下来就是监听TCP客户端的连接，等客户端来连接后，就可以使用...客户端的连接请求 accept接受TCP客户端的连接 recv/read接收TCP客户端的消息 2.3 一种打印技巧 为了在打印调试信息时，每条信息能把对应的函数名打印出来，这里写了一个PRINT宏定义来进行打印...，可以对原本的printf打印，增加函数名的打印功能。
RTSP/Onvif网络摄像头、GB/T28181国标流媒体服务器、RTMP推流服务器一个优势就是可以随时进行视频调用，错过的视频都可以调取录像来进行回看，所以对我们的研发来说，录像视频回看这种功能是我们的必备功能...，并且会有相对应的接口配置可以自由设置。
image.png 如何进行域名注册网站查询 进行域名注册网站查询非常的简单，现在网上域名代理商非常的多，我们可以直接打开计算机，在浏览器里面搜索网站查询就可以了，它会出现非常多的界面大家选择，不过域名代理商是非常多的...，大家可以根据自己的需要进行选择。...在这些域名代理平台上，它可以帮助查询到域名是否重复，域名解析，域名管理等等。 域名可以转卖吗 有些人可能对于自己的域名不太满意的时候，就会想到要进行转卖，但是对于能否转卖这个问题，还不太了解。...其实，域名是可以进行转卖的，我们可以直接出售给其他人，我们也可以通过一些中介的网站或者是域名平台网站进行出售。...此外，每一个平台上的规则都是不一样的，我们进行域名交易的时候最好是提前查询。 域名注册网站查询的方式非常多，大家其实并不需要太过于担心的，直接打开电脑搜索就可以了。
) 首先查看表达量矩阵，是稀疏矩阵格式，如下所示： 然后做一个简单的转换： 代码如下所示： ct=pbmc@assays$RNA@counts ct ct[ct>0]=1 ct 标准的降维聚类分群...FindAllMarkers(pbmc, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = 0.25, verbose = FALSE) 接下来可以进行可视化...如果我们不进行这样的0-1矩阵转换，得到的图表是： 原始矩阵的降维聚类分群 这样的肉眼查看差异还是有点挑战，我们选择如下所示的代码： load(file = 'phe-by-basic-seurat.Rdata...library(gplots) balloonplot(table(phe_basic$seurat_clusters,phe_0_1$seurat_clusters)) 有意思的事情是，仍然是可以很大程度维持降维聚类分群结果的一致性哦...当然了，我说的是在降维聚类分群这个层面，并不是说后续差异分析，细胞通讯，转录因子分析哦！
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