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DensMAP
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ScaleMAP 方法在嵌入中保持密度和邻域结构
研究人员开发了 ScaleMAP，一种用于低维嵌入的新颖方法，可同时保持局部密度和邻域结构。与先前会归一化距离并丢失尺度信息的现有技术不同，ScaleMAP 将原始空间局部半径的几何平均值除以嵌入位移。这种方法成功地恢复了来自转录组学和高光谱成像的数据集中的稀疏结构和密度变化，在保持关键数据特征方面优于 UMAP 和 DensMAP 等现有方法。
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DR-SNE 通过保持数据密度来增强降维效果
研究人员推出了一种新的降维技术 DR-SNE，它解决了 t-SNE 等方法中常见的数据密度失真问题。DR-SNE 重新构建了过程，以联合对齐条件结构和相对密度结构。通过增加一个密度正则化项来增强目标函数，DR-SNE 直接对齐归一化的密度估计，提供了一种保持密度变化的尺度不变的方法，并提高了在异常检测等对密度敏感任务上的性能。