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降维算法最新视觉报道_降维算法是什么(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

降维算法

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

10种降维算法优缺点详解，收藏必看！降维算法在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色。它们能够降低数据集的复杂性和噪声，从而提高模型的效率和准确性。通过识别和保留最具信息量的特征，降维算法可以减少计算成本和资源需求，是处理高维数据和解决过拟合问题的关键工具。以下是10种最常用和最重要的降维算法模型： 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA） 𐟌Ÿ 线性判别分析（LDA） 𐟌Ÿ 奇异值分解（SVD） 𐟌Ÿ 独立成分分析（ICA） 𐟌Ÿ 非负矩阵分解（NMF） 𐟌Ÿ 核主成分分析（KPCA） 𐟌Ÿ t-分布邻域嵌入（t-SNE） 𐟌Ÿ 均值散布嵌入（MDS） 𐟌Ÿ 局部线性嵌入（LLE） 𐟘‚ 非线性降维算法（UMAP）这些算法各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地处理高维数据，提升模型的性能。

掌握这10大AI算法，开启智能未来！在人工智能的广阔天地中，𐟔线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、集成学习、K近邻算法、K-means聚类、主成分分析（PCA）以及神经网络，这十大算法如同璀璨的星辰，引领我们探索智能的无限可能。它们不仅涵盖了监督学习与无监督学习的广阔领域，还深刻影响了统计机器学习与深度学习的发展，是分类、回归、聚类、降维等任务的强大武器。 𐟓ˆ线性回归：数据预测领域的启蒙者，用最简单的直线模型揭示变量间的线性奥秘。 𐟔逻辑回归：分类战场上的智勇双全者，尤其擅长处理二分类难题，精准洞察数据背后的分类逻辑。 𐟑勨👩‚𛧮—法：以邻为伴，依据最近邻的样本智慧，做出最贴近实际的判断。 𐟌𓥆𓧭–树：模拟人类决策过程的智慧之树，直观易懂，是解释性强的分类与回归利器。 𐟓Š朴素贝叶斯：基于概率论的分类高手，尤其在处理文本数据时，展现出非凡的洞察力。 𐟛᯸支持向量机：寻找数据间最优分界线的守护者，以其卓越的分类性能，捍卫着数据分类的精准与高效。 𐟌€K-means聚类：无监督学习中的聚宝盆，简单却强大，将数据自然分组，揭示隐藏的群体结构。 𐟔„主成分分析PCA：数据降维的魔术师，提取关键特征，简化复杂数据，为分析提供清晰视角。 𐟤集成学习：集众家之所长，通过合并多个模型的智慧，实现预测性能的飞跃。 𐟧 神经网络：深度学习的灵魂所在，模拟人脑神经元的工作方式，处理复杂信息，开启智能新纪元。这十大算法，不仅是AI技术的基石，更是推动社会进步、改变人类生活的强大动力。在它们的引领下，我们正逐步迈向一个更加智能、更加美好的未来。

𐟚릅Ž入数据分析！能劝一个算一个 𐟌🥈†享一位小学妹的经历 𐟌Œ“越公平的机会，越需要努力” 𐟌𑥰学妹原本学的是景观设计，后来决定转行 𐟑‘她说：“设计与天赋有关” 𐟒릛𞧻对设计抱有过高的期望 𐟙†‍♀️我很佩服她的行动力 𐟤𗢀♀️如果是我，可能只会拖延几个月 𐟔决定转行后，她开始向相关行业的朋友请教 ❓如何学习 ❓如何入门 ⭕但转行并不容易 𐟉‘在公平的机会面前，努力会有收获 𐟒”数据分析不仅仅是做表格，思维也很重要 𐟌Ÿ分析工具： 𐟒ŽExcel：掌握基本函数、数据透视表等。 𐟒ŽSQL：掌握表的增、删、改、查、表连接、子查询以及窗口函数。 𐟒ŽPython：掌握基本数据结构、语句和各种库。 𐟒Ž可视化工具：PowerBI、FineBI、Tableau等。 𐟌Ÿ指标体系：掌握指标体系搭建、AARRR模型和行业分析方法。 𐟌Ÿ算法模型：掌握模型原理、运用、调优和效果评估。 𐟌Ÿ机器学习：有监督学习（回归算法与分类算法）和无监督学习（聚类算法和降维算法）。 𐟌Ÿ项目实战：多做多练多思考，找与实际工作相近的项目。 𐟌Ÿ找工作：简历要优化，准备好常见面试问题。 𐟌Ÿ误区：并不需要做到100分才能面试，基础掌握即可，实战很重要。 𐟒”数据分析行业，想往上走并不简单，需要学很多东西，努力会有收获。

𐟓Š PCA分析可视化图表集锦 𐟎芰Ÿ” 深入探索主成分分析（PCA）的奇妙世界！PCA，这一广泛使用的数据降维算法，不仅能帮助你“瘦身”数据，还能揭示隐藏在其中的秘密。 𐟓ˆ P1/2/3 PCA双标图：一图在手，数据无忧！这些图表清晰地展示了数据样本在两个主成分（PC1和PC2）上的分布，让你一目了然数据的整体结构和样本间的相似性。 𐟒Ž P4.碎石图：想要更深入地了解每个主成分的解释力度吗？这张碎石图将为你揭示每个主成分解释的方差占比，并展示bootstrap的散抖动点图，让你的结果更加可靠。 𐟓Š P5.变量载荷图与P6.变量贡献率图：这两张图表展示了各个变量在主成分PC1和PC2上的载荷与贡献率。它们将帮助你理解每个变量对主成分的贡献，从而更好地优化你的数据模型。 𐟚€ 现在就开启你的PCA分析之旅吧！让这些可视化图表成为你的得力助手，带你探索数据的无限可能！

𐟤–人工智能专业探秘𐟔 𐟎“想要了解人工智能专业都学些什么吗？这里给你揭秘！ 𐟧–先，数学和编程基础是必不可少的。你需要掌握Numpy矩阵运算、KNN算法等机器学习的基础知识，还有Python编程语言，这是人工智能开发的重要工具。 𐟓š接下来，你会深入学习概率论和科学计算，如高斯贝叶斯、决策树算法等，这些都是机器学习算法的核心。 𐟖寸在实践应用方面，你将通过项目流程体验，如线性回归、PCA降维算法等，来提升自己的实践技能。此外，你还会接触到图像处理、自然语言处理等前沿技术。 𐟤最后，团队合作和项目经验也是人工智能专业学习中不可或缺的一部分。通过参与实际项目，你将学会如何与团队成员协作，共同解决复杂问题。 𐟚€现在，你是不是对人工智能专业有了更深入的了解呢？如果你对这门学科感兴趣，不妨进一步探索吧！

Airsim无人机仿真，一文搞定！想要部署Airsim进行无人机仿真吗？这里有一份详尽的指南，从软件安装到高级应用，让你轻松上手！ 𐟔码irsim软件安装：首先，你需要安装Airsim软件。按照官方文档的步骤进行操作，确保所有依赖项都已正确安装。 𐟌 无人机仿真环境部署：安装完成后，开始配置你的无人机仿真环境。这包括设置仿真参数、创建无人机模型以及加载必要的插件。 𐟓𘠤𘉧𛴨熨牤𛿧œŸ：利用Airsim的三维视觉功能，你可以创建逼真的无人机飞行场景。通过调整光照、纹理和物体位置，打造出极具真实感的仿真环境。 𐟚€ 自动导航与避障：Airsim支持自动导航和避障功能。通过路径规划算法和导航避障技术，你的无人机可以在复杂环境中安全飞行。 𐟓栦™𚨃𝩅送与物体跟踪：利用Airsim的智能配送功能，你的无人机可以自动识别货物、搬运货物并投递货物。同时，物体跟踪和检测功能可以帮助你精确追踪目标物体。 𐟔 路径规划与导航避障：通过改进优化图像处理和机器视觉算法，你可以实现更精确的路径规划和导航避障。这将大大提升无人机的飞行效率和安全性。 𐟓ˆ 创新点：在Airsim中，你可以尝试各种创新算法，如Brisk、ORB和FAST等，以实现更高效的图像特征匹配和降维改进。 𐟔砥•目相机+多IMU：通过结合单目相机和多IMU（惯性测量单元），你可以构建更稳定的无人机飞行系统，提高飞行过程中的稳定性和准确性。 𐟓Š 图像特征匹配的算法改进：不断优化图像特征匹配算法，如Brisk、ORB和FAST等，以适应不同场景下的飞行需求。 𐟓ˆ 降维改进：通过降维技术，你可以减少数据处理的复杂性，从而提高算法的运行效率。以上就是Airsim部署和无人机仿真的基本流程和一些高级应用。希望这份指南能帮助你顺利上手，打造出高效、安全的无人机飞行系统！

62页PDF带你玩转机器学习十大核心算法 𐟤–机器学习在日常生活中的应用越来越广泛，作为人工智能的基础之一，它的十大经典算法有哪些呢？今天我们用62页PDF详细讲解这10种核心算法。线性回归 𐟓ˆ 线性回归是最基础的回归分析方法，通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合直线。逻辑回归 𐟎€𛨾‘回归是一种广义的线性回归模型，用于解决二分类问题。决策树 𐟌𓊥†𓧭–树是一种监督学习方法，通过一系列条件判断来分类或预测。朴素贝叶斯 𐟧 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，适用于数据集具有强独立性假设的情况。 K-均值 𐟎芋-均值是一种无监督学习方法，通过迭代将数据集划分为K个聚类。支持向量机（SVM）𐟛᯸ 支持向量机是一种监督学习方法，通过找到最佳超平面来分类或回归。最近邻算法（KNN）𐟑劦œ€近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过找到最近邻来分类或预测。随机森林 𐟌𒊩š机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测准确性。降维 𐟓‰ 降维是一种预处理方法，通过减少数据的维度来简化问题。人工神经网络（ANN）𐟧 人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的网络模型，适用于复杂模式识别和预测问题。四大学习方式 𐟓š 监督式学习：通过已知标签的数据来训练模型。非监督式学习：通过无标签的数据来发现数据中的结构。半监督式学习：结合监督和非监督学习的方法。强化学习：通过试错和奖励来学习最优策略。通过这62页PDF的详细讲解，你可以轻松掌握机器学习的十大核心算法，深入了解它们的应用场景和原理。

单细胞数据降维：从高维到低维的转变 𐟌 在单细胞数据分析中，降维是一个至关重要的步骤。𐟔 并不是所有的基因都包含有价值的信息，对于基于表达谱的细胞类型聚类来说，有些基因并不重要。我们的目标是通过特征选择来降低数据的维度，然后使用降维算法进一步简化单细胞RNA-seq数据的复杂性。 𐟓‰ 降维是将高维数据映射到低维空间的过程。在这个低维空间中，数据的底层结构仍然被保留，同时减少了不必要的维度。想象一下，将一个三维物体简化成二维图形。 𐟔砥‡ 种降维技术已经被开发出来，并广泛应用于单细胞数据分析。其中，T分布随机近邻嵌入（t-SNE）因其出色的整体性能而备受青睐。均匀流形近似与投影（UMAP）则显示出最高的稳定性，能够最好地分离原始细胞群。而主成分分析（PCA）仍然被广泛使用，尽管在某些情况下可能不如t-SNE和UMAP稳健。 𐟌Ÿ 一般来说，如果选择了特定的初始化方法，t-SNE和UMAP的表现非常稳健，基本上是等效的。这些降维方法在预处理过程中降低了数据的复杂性，使得数据可视化变得更加容易。

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

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