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treesne
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2021-03-08
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树状SNE t-SNE和层次聚类是探索性数据分析的流行方法,特别是在生物学中。 在加快t-SNE并获得更细粒度结构的最新进展的基础上,我们将两者结合起来创建树SNE,这是一种基于堆叠一维t-SNE嵌入的层次化聚类和可视化算法。 我们还介绍了alpha聚类,它基于多个规模的聚类稳定性,推荐了最佳的聚类分配,而无需预知聚类的数量。 我们证明手写数字图像,血细胞的大规模细胞计数(CyTOF)数据和视网膜细胞的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据对树SNE和alpha聚类的有效性。 此外,为了证明可视化的有效性,我们使用alpha聚类在几个图像数据集上获得与现有技术竞争的无监督聚类结果。 ArXiv预印本: : 先决条件 从安装Fit-SNE,并将您克隆的FIt-SNE目录添加到PYTHONPATH环境变量中。 这使tree-SNE访问用于与FIt-SNE交互的Python文件。 可
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treesne-master
USPS.mat 14.44MB
example.py 915B
datasets.py 2KB
load_data.py 2KB
LICENSE 34KB
tree_sne.py 11KB
.gitignore 30B
display_tree.py 10KB
README.md 4KB
load_shekhar.py 2KB
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邱笑晨
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