1、2亚群分类映射图以及tSNE与PCAtsne与PCA的区别的比较亚群分类结果展示tsne与PCA的区别，经常采用散点映射图的方式这个过程可以分为分两步1先用某种。

2、同时tsne与PCA的区别我会给出番外篇PCA和tSNE降维可视化tsne与PCA的区别，我们会看到不同方法下降维后的显著区别因为我希望能将机器学习领域中的技术。

3、PCALDAMDSLLETSNE 等，并附有相关资料展示效果非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴01 为什。

4、PCA的局限性PCA是一种线性算法 它不能解释特征之间的复杂多项式关系 另一方面，tSNE是基于在邻域图上随机游走的概率分。

5、思考题tsne与umap哪一个算法更好，为什么？我们为什么要用mde来取代umap？在原始计数值和PCA值中分别得到的umap图有什么。

6、数据降维，PCA+UMAP或tSNE！Day11细胞聚类，单细胞分群那些事儿！Day12数据整合，单细胞数据批次处理！Day13分群鉴定。

7、而是一些更小的效应，PCA就无能为力了tSNE和UMAP则可以兼顾主要效应和次要效应，使属于同一亚群的细胞尽可能聚类，而属。