对应分析（Correspondence Analysis，CA）是一种多维统计分析方法，主要用于分析名义尺度或序数尺度的分类数据。它是一种探索性数据分析技术，用于揭示分类变量之间的关系，以及它们如何相互关联。对应分析通常用于市场研究、社会科学、生物学等领域。对应分析的基本思想是将列联表（一个包含两个或多个分类变量的表格）中的...
对应分析比较适合分析定类变量划分对应分析比较适合分析名义尺度或序数尺度的分类数据。 对应分析的基本概念与原理 对应分析(Correspondence Analysis, CA)是一种多维统计分析方法,旨在揭示分类变量之间的关系以及它们如何相互关联。该方法广泛应用于市场研究、社会科学、生物学等...
近日《Scientific Reports》发表了一种基于计数的PCA替代方案:对应分析(correspondence analysis,CA),其基于卡方残差矩阵的分解,避免了失真的对数变换。 将CA应用于scRNA-seq 标准对应分析(CA)在列联表分析框架中投射scRNA-seq读取计数,其规范形式可以被概念化为两步程序(下图中以图形方式概述)。计数矩阵首先被变换为Pea...
对应分析的基本概念 对应分析(Correspondence Analysis, CA)是一种在R型和Q型因子分析基础上发展而来的多元统计方法。这种方法主要用于分析名义尺度或序数尺度的分类数据,通过低维图示的方式揭示变量之间的内在联系。对应分析特别适用于处理由定性变量构成的交互汇总表,能够将看似无关...
对应分析(correspondence analysis,CA)是分析物种有-无或多度数据最受欢迎的工具之一。原始数据首先被转化成一个描述样方对对Pearson 统计量的贡献率的 矩阵,将获得的矩阵通过奇异值分解技术进行特征根(奇异值平方)和特征向量的提取。因此,CA的排序结果展示的是样方之间的 ...
近日《Scientific Reports》发表了一种基于计数的PCA替代方案:对应分析 (correspondence analysis,CA),其基于卡方残差矩阵的分解,避免了失真的对数变换。 将CA应用于scRNA-seq 标准对应分析(CA)在列联表分析框架中投射scRNA-seq读取计数,其规范形式可以被概念化为两步程序(下图中以图形方式概述)。计数矩阵首先被变换为...
主成分分析(PCA)被广泛使用,但需要连续的、正态分布的数据;因此,它经常与scRNA-seq应用中的对数变换相结合,这可能会扭曲数据并掩盖有意义的变化。近日《Scientific Reports》发表了一种基于计数的PCA替代方案:对应分析(correspondence analysis,CA),其基于卡方残差矩阵的分解,避免了失真的对数变换。
对应分析(Correspondence Analysis,简称CA)是一种多变量数据分析方法,它通过将高维数据映射到低维空间中,从而揭示数据之间的关系。对应分析的原理基于数学上的奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)和特征值分解(Eigenvalue Decomposition),通过计算数据矩阵的特征值和特征向量,将数据在低维空间中进行降维和可视化...
对应分析(correspondence analysis, CA)是在因子分析的基础上发展起来的方法,通过对原始数据采用适当的标度方法,把R型因子分析(对变量)和Q型因子分析(对样品)结合起来,同时得到两方面的结果。对应分析是一种维度缩减方法,特别的,可以在同一因子平面上表现变量和样品,从而直观的揭示所研究的变量和样品之间的内在联系。
想要理解DCA(Detrended correspondence analysis, 消除趋势对应分析),首先要理解CA(Correspondence analysis,对应分析)。就群落排序而言,对应分析比主成分分析(PCA)更好,更稳健,但是在处理长生态梯度时存在缺陷或者“错误”,这些问题可以通过消除趋势的对应分析(Detrended Correspondence Analysis, DCA)处理。由于在对应分析(Co...