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上传时间: 2021-03-08
详细说明：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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