十个技巧，让你成为“降维”专家
发布时间：2019-07-16 16:04:34 所属栏目：教程 来源：PLOS 编译：啤酒泡泡、刘兆娜、李雷、sirin、邢畅、武
导读：大数据文摘出品 来源：PLOS 编译：啤酒泡泡、刘兆娜、李雷、sirin、邢畅、武帅、钱天培 在分析高维数据时，降维(Dimensionality reduction，DR)方法是我们不可或缺的好帮手。 作为数据去噪简化的一种方法，它对处理大多数现代生物数据很有帮助。在这些数据
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除了上述内容，我们还想提供一条额外的建议：跟踪你所做出的的所有决策，包括选择的方法、选择的距离或内核以及使用的参数值。R、IPython和Jupyter notebook允许生成包含叙述文本、代码及其输出的完整分析报告，是保存所有步骤以及获得结果最方便的方法。记录你的选择是可重复研究的关键部分;它允许其他人复制你所获得的结果，并在你下次处理类似数据时加快分析过程。我们提供了在S1 Text文本中使用R-markdown生成的可重现报告的示例和其代码文件。 相关报道： https://journals.plos.org/ploscompbiol/article id=10.1371/journal.pcbi.1006907 【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创文章，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】 戳这里，看该作者更多好文
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