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ivis

ivis

基于神经网络的高维数据降维和可视化算法

ivis是一种基于暹罗神经网络的数据降维算法，专门用于处理高维数据集。该算法支持无监督和有监督学习，能够有效保持数据的局部和全局结构。ivis适用于大规模数据集，支持多种数据格式，包括numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。它在聚类、异常检测等任务中表现出色，为数据分析提供了强大的可视化工具。ivis算法采用基于三元组的神经网络结构，能够高效处理百万级数据点和上千维特征，在保持数据结构方面常常优于t-SNE等传统方法。支持新数据点的转换，可以轻松集成到sklearn管道中，在高维数据可视化、聚类分析和异常检测等领域具有广泛应用前景。

ivis算法降维机器学习数据可视化神经网络Github开源项目
GitHub论文文档

DOI DOI 文档状态 下载量 构建状态

ivis

ivis算法的实现，如论文保留高维单细胞数据集结构的可视化中所述。Ivis旨在使用经过三元组训练的孪生神经网络来降低非常大的数据集的维度。支持无监督和有监督模式。

ivis 1000万数据点

安装

Ivis基于TensorFlow运行。要从PyPi安装最新的ivis版本并在CPU TensorFlow包上运行，请执行：

# TensorFlow 2包需要pip版本>19.0。
pip install --upgrade pip

pip install ivis[cpu]

如果您已安装CUDA并希望ivis使用tensorflow-gpu包，请运行

pip install ivis[gpu]

可以直接从github安装开发版本：

git clone https://github.com/beringresearch/ivis
cd ivis
pip install -e '.[cpu]'

在训练Ivis模型时使用可视化回调需要以下可选依赖项：

  • matplotlib
  • seaborn

升级

Ivis Python包经常更新！要升级，请运行：

pip install ivis --upgrade

特性

  • 可扩展： ivis快速且易于扩展到数百万个观测值和数千个特征。
  • 多功能： 开箱即用支持numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。此外，它能很好地处理分类和连续特征，使其易于应用于包括聚类和异常检测在内的异构问题。
  • 准确： ivis擅长保留数据集的局部和全局特征。通常，ivis在保留数据全局结构方面比t-SNE表现更好，使高维数据集的可视化和解释变得容易。
  • 可泛化： ivis通过transform方法支持将新数据点添加到原始嵌入中，使其易于融入标准的sklearn管道。

还有更多！查看ivis readme了解最新添加和示例。

示例

from ivis import Ivis
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
X_scaled = MinMaxScaler().fit_transform(X)

model = Ivis(embedding_dims=2, k=15)

embeddings = model.fit_transform(X_scaled)

版权所有 2024 Bering Limited

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