embedding2knn
embedding2knn.RdCompute k-Nearest Neighbor Graph from Embedding
Arguments
- embedding
A numeric matrix of embeddings (rows = observations).
- k
Integer. Number of nearest neighbors to use.
- mode
Character. Either `"dist"` for raw distances or `"connectivity"` for Gaussian kernel weights (default: `"connectivity"`).
- ...
Additional arguments passed to `knn_flat()`.
Details
Converts a data matrix (e.g., UMAP or PCA coordinates) into a k-nearest neighbor graph. Returns a sparse matrix with either pairwise distances or computed connectivities.
Examples
mat <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)
knn_mat <- embedding2knn(mat, k = 5)
print(knn_mat)
#> 50 x 50 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#> [[ suppressing 50 column names ‘1’, ‘2’, ‘3’ ... ]]
#>
#> 1 . 0.1184208 . . . . .
#> 2 0.1184208 . . . . . .
#> 3 . . . . . . .
#> 4 . . . . . 0.2567637 0.3406143
#> 5 . . . . . . 0.4762501
#> 6 . . . 0.2567637 . . .
#> 7 . . . 0.3406143 0.4762501 . .
#> 8 . . . . . . .
#> 9 . . . . . . .
#> 10 . . . . . . .
#> 11 0.3868198 0.5310363 . . . . .
#> 12 . . . . . . .
#> 13 . . . 0.8169116 0.4407453 . 0.8472785
#> 14 . . . . . 0.2175589 .
#> 15 . . . . . 0.1854531 .
#> 16 . . . . . . .
#> 17 . . 0.9953676 . . . .
#> 18 . . . . . . .
#> 19 . . . . . . .
#> 20 . . . . . . .
#> 21 0.3988396 0.3480969 . . . . .
#> 22 . . . . . . .
#> 23 . . . . . . .
#> 24 . . 0.2239967 . . . .
#> 25 0.3074574 0.7805902 . . . . .
#> 26 . . . . 0.4643857 . 0.6059912
#> 27 . . . . . . .
#> 28 . . . . . . .
#> 29 . . . . . . .
#> 30 . . . . . . .
#> 31 . . 0.3778977 . . . .
#> 32 . . . . . . .
#> 33 . . . . . . .
#> 34 . . . . . . .
#> 35 . . 0.2153303 . . . .
#> 36 . . . . . . .
#> 37 . . . . 0.4087390 0.3159224 0.0754958
#> 38 . . . . 0.4164495 . 0.7430310
#> 39 . . . . . 0.2932228 .
#> 40 . . 0.6076027 . . . .
#> 41 . . . . . 0.6364572 .
#> 42 . 0.9447261 . . . . .
#> 43 . 0.3135464 . . . . .
#> 44 . . . 0.1497586 . . .
#> 45 . . 0.1973182 . . . .
#> 46 0.8437874 0.1337990 . . . . .
#> 47 . . . 0.8109439 . 0.3991822 .
#> 48 . . . . . . .
#> 49 . . . 0.1927613 0.5486364 . 0.9222609
#> 50 . . 0.3697452 . . . .
#>
#> 1 . . . 0.3868198 . . .
#> 2 . . . 0.5310363 . . .
#> 3 . . . . . . .
#> 4 . . . . . 0.8169116 .
#> 5 . . . . . 0.4407453 .
#> 6 . . . . . . 0.2175589
#> 7 . . . . . 0.8472785 .
#> 8 . 0.2427997 . . 0.1471548 . .
#> 9 0.2427997 . . . . . .
#> 10 . . . . . 0.0335639 .
#> 11 . . . . . . .
#> 12 0.1471548 . . . . . .
#> 13 . . 0.03356390 . . . .
#> 14 . . . . . . .
#> 15 . . . . . . 0.8640470
#> 16 . . . . . . .
#> 17 . . . . . . .
#> 18 . . . . . . .
#> 19 0.4809467 0.1508191 . . . . .
#> 20 . . . . . . .
#> 21 . . 0.08381500 . . . .
#> 22 . . . . . . .
#> 23 0.2963451 0.4321830 . . . . .
#> 24 . . . . . . .
#> 25 . . . 0.8624831 . . .
#> 26 . . 0.03355496 . . 0.5104976 .
#> 27 . 0.5882089 . . . . .
#> 28 . . . . 0.2464631 . .
#> 29 . . . . . . .
#> 30 0.4133902 0.8002023 . . . . .
#> 31 . . . . . . .
#> 32 0.5768500 . . . 0.2111644 . .
#> 33 . . . . . . .
#> 34 . . . . 0.5551898 . .
#> 35 . . . . . . .
#> 36 0.9443623 0.3721877 . . . . .
#> 37 . . . . . 0.1850369 .
#> 38 . . 0.03174495 . . 0.6351541 .
#> 39 . . . . . . 0.7372965
#> 40 . . . . . . .
#> 41 . . . . . . 0.6023753
#> 42 . . . 0.3149786 . . .
#> 43 . . . 0.3159085 0.2136777 . .
#> 44 . . . . . . 0.1111596
#> 45 . . . . . . .
#> 46 . . . 0.2902373 . . .
#> 47 . . 0.05162390 . . 0.5978574 .
#> 48 . . . . . . .
#> 49 . . . . . 0.6798080 .
#> 50 . . . . . . .
#>
#> 1 . . . . . . 0.3988396
#> 2 . . . . . . 0.3480969
#> 3 . . 0.9953676 . . . .
#> 4 . . . . . . .
#> 5 . . . . . . .
#> 6 0.1854531 . . . . . .
#> 7 . . . . . . .
#> 8 . . . . 0.4809467 . .
#> 9 . . . . 0.1508191 . .
#> 10 . . . . . . 0.0838150
#> 11 . . . . . . .
#> 12 . . . . . . .
#> 13 . . . . . . .
#> 14 0.8640470 . . . . . .
#> 15 . 0.1275482 . . . . .
#> 16 0.1275482 . . 0.5400502 . . .
#> 17 . . . . . . .
#> 18 . 0.5400502 . . . . .
#> 19 . . . . . . .
#> 20 . . . . . . .
#> 21 . . . . . . .
#> 22 . . . 0.5547196 . . .
#> 23 . . . . . 0.2503863 .
#> 24 . . 0.2173238 . . 0.9053228 .
#> 25 . . . . . . 0.3650589
#> 26 . . . . . . .
#> 27 . . . . . 0.2024763 .
#> 28 . 0.5742238 . 0.3681105 . . .
#> 29 . . . . . . .
#> 30 . . . . 0.1395176 0.2346526 .
#> 31 . . 0.3174120 . . . .
#> 32 . . . 0.3511020 0.1329241 . .
#> 33 . . . 0.1887311 . 0.3641781 .
#> 34 . 0.2487339 . . . . .
#> 35 . . . . . . .
#> 36 . . . . 0.4979924 . .
#> 37 . . . . . . .
#> 38 . . . . . . .
#> 39 0.8792834 . . . . . .
#> 40 . . 0.5476483 . . . .
#> 41 0.4628764 . . . . . .
#> 42 . . . . . . 0.3034629
#> 43 . 0.3058169 . . . . .
#> 44 0.2744359 . . . . . .
#> 45 . . 0.1764789 . . . .
#> 46 . . . . . . 0.6057831
#> 47 . . . . . . .
#> 48 . . . . . . .
#> 49 . . . . . . .
#> 50 . . 0.3401172 . . 0.6922838 .
#>
#> 1 . . . 0.3074574 . . .
#> 2 . . . 0.7805902 . . .
#> 3 . . 0.2239967 . . . .
#> 4 . . . . . . .
#> 5 . . . . 0.46438573 . .
#> 6 . . . . . . .
#> 7 . . . . 0.60599124 . .
#> 8 . 0.2963451 . . . . .
#> 9 . 0.4321830 . . . 0.5882089 .
#> 10 . . . . 0.03355496 . .
#> 11 . . . 0.8624831 . . .
#> 12 . . . . . . 0.2464631
#> 13 . . . . 0.51049758 . .
#> 14 . . . . . . .
#> 15 . . . . . . .
#> 16 . . . . . . 0.5742238
#> 17 . . 0.2173238 . . . .
#> 18 0.5547196 . . . . . 0.3681105
#> 19 . . . . . . .
#> 20 . 0.2503863 0.9053228 . . 0.2024763 .
#> 21 . . . 0.3650589 . . .
#> 22 . 0.6478643 0.2074678 . . . .
#> 23 0.6478643 . 0.2346899 . . 0.1330021 .
#> 24 0.2074678 0.2346899 . . . . .
#> 25 . . . . . . .
#> 26 . . . . . . .
#> 27 . 0.1330021 . . . . .
#> 28 . . . . . . .
#> 29 . . . . . 0.1902318 .
#> 30 0.2535603 0.7990616 . . . 0.3017438 .
#> 31 . . . . . . .
#> 32 0.3158043 0.5614030 . . . . 0.4060475
#> 33 0.7092609 0.4330073 0.5356486 . . . .
#> 34 . . . . . . 0.7527819
#> 35 . . 0.1655454 . . . .
#> 36 . . . . . 0.1525387 .
#> 37 . . . . . . .
#> 38 . . . . 0.95370720 . .
#> 39 . . . . . . .
#> 40 . . . . . . .
#> 41 . . . . . . .
#> 42 . . . 0.5621012 . . .
#> 43 . . . 0.2447889 . . 0.3182275
#> 44 . . . . . . .
#> 45 . . . . . . .
#> 46 . . . 0.3128206 . . .
#> 47 . . . . . . .
#> 48 . . . . . 0.1568737 .
#> 49 . . . . 0.76636704 . .
#> 50 . . 0.7337795 . . . .
#>
#> 1 . . . . . . .
#> 2 . . . . . . .
#> 3 . . 0.3778977 . . . 0.2153303
#> 4 . . . . . . .
#> 5 . . . . . . .
#> 6 . . . . . . .
#> 7 . . . . . . .
#> 8 . 0.4133902 . 0.5768500 . . .
#> 9 . 0.8002023 . . . . .
#> 10 . . . . . . .
#> 11 . . . . . . .
#> 12 . . . 0.2111644 . 0.5551898 .
#> 13 . . . . . . .
#> 14 . . . . . . .
#> 15 . . . . . . .
#> 16 . . . . . 0.2487339 .
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#> 18 . . . 0.3511020 0.1887311 . .
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#> 25 . . . . . . .
#> 26 . . . . . . .
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#> 33 . . . . . . .
#> 34 . . . 0.2861055 . . .
#> 35 0.3439661 . 0.4771881 . . . .
#> 36 . 0.5239135 . 0.4612485 . . .
#> 37 . . . . . . .
#> 38 . . . . . . .
#> 39 . . . . . . .
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#> 41 . . . . . . .
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#> 44 . . . . . . .
#> 45 . . 0.3192183 . . . .
#> 46 . . . . . . .
#> 47 . . . . . . .
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#> 49 . . . . . . .
#> 50 0.1537840 . . . . . 0.6003765
#>
#> 1 . . . . . . .
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#> 10 . . 0.03174495 . . . .
#> 11 . . . . . . 0.3149786
#> 12 . . . . . . .
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#> 14 . . . 0.7372965 . 0.6023753 .
#> 15 . . . 0.8792834 . 0.4628764 .
#> 16 . . . . . . .
#> 17 . . . . 0.54764825 . .
#> 18 . . . . . . .
#> 19 0.4979924 . . . . . .
#> 20 . . . . . . .
#> 21 . . . . . . 0.3034629
#> 22 . . . . . . .
#> 23 . . . . . . .
#> 24 . . . . . . .
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#> 26 . . 0.95370720 . . . .
#> 27 0.1525387 . . . . . .
#> 28 . . . . . . .
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#> 31 . . . . 0.82467867 . .
#> 32 0.4612485 . . . . . .
#> 33 . . . . . . .
#> 34 . . . . . . .
#> 35 . . . . 0.76884340 . .
#> 36 . . . . . . .
#> 37 . . . . . . .
#> 38 . . . . . . .
#> 39 . . . . . 0.6185784 .
#> 40 . . . . . . .
#> 41 . . . 0.6185784 . . .
#> 42 . . . . . . .
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#>
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#> 4 . 0.1497586 . . 0.8109439 . 0.19276130
#> 5 . . . . . . 0.54863644
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#> 19 . . . . . . .
#> 20 . . . . . . .
#> 21 . . . 0.6057831 . . .
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#> 28 0.3182275 . . . . . .
#> 29 . . . . . 0.92243150 .
#> 30 . . . . . . .
#> 31 . . 0.3192183 . . . .
#> 32 . . . . . . .
#> 33 . . . . . . .
#> 34 0.3971952 . . . . . .
#> 35 . . . . . 0.22571387 .
#> 36 . . . . . . .
#> 37 . . 0.3043558 . . . 0.07915158
#> 38 . . . . . . 0.84737132
#> 39 . 0.2884208 . . 0.2855604 . .
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#> 41 . . . . 0.1949143 . .
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#> 45 . . . . . . .
#> 46 . . . . . . .
#> 47 . 0.6305087 . . . . .
#> 48 . . . . . . .
#> 49 . . . . . . .
#> 50 . . . . . 0.08459193 .
#>
#> 1 .
#> 2 .
#> 3 0.36974516
#> 4 .
#> 5 .
#> 6 .
#> 7 .
#> 8 .
#> 9 .
#> 10 .
#> 11 .
#> 12 .
#> 13 .
#> 14 .
#> 15 .
#> 16 .
#> 17 0.34011719
#> 18 .
#> 19 .
#> 20 0.69228383
#> 21 .
#> 22 .
#> 23 .
#> 24 0.73377945
#> 25 .
#> 26 .
#> 27 .
#> 28 .
#> 29 0.15378399
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