STATS M254 - Statistical Methods in Computational Biology (Winter 2025) Lecture 18
JSB UCLA · 74:17 · Watch on YouTube
이 강의는 단일 세포 데이터에 대한 비선형 차원 축소를 다룹니다. 고전적인 다양체 학습 방법(2000년의 Isomap 및 LLE)에서 이웃 확률 방법(SNE, t-SNE, UMAP)으로 이동합니다. 핵심은 t-SNE와 UMAP은 시각화 도구이지, 클러스터링 방법이 아니라는 것입니다. 지역 구조를 우선시하기 때문에 오해를 불러일으킬 수 있는 그룹화 및 거리를 표시할 수 있습니다. 이들의...