交互PCA:通常只需中心化 交互RDA:响应变量建议标准化(如Z-score) CCA:必须进行Hellinger或卡方转化 2. 解释率对比: 交互RDA / CCA可计算环境因子的方差解释率(如Adj.R²=0.3表示30%变异由环境解释) 交互PCA的轴仅代表数据固有变异 3. 图表解读技巧: 箭头夹角:锐角=正相关,钝角=负相关(交
两者的区别在于:PCA分析是基于原始的物种组成矩阵所做的排序分析,而PCoA分析则是基于由物种组成计算得到的距离矩阵得出的。在PCoA分析中,计算距离矩阵的方法有很多种,例如图1所示的Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard,以及图2显示的(un)weighted Unifrac (利用...
两者的区别为PCA是基于样本的相似系数矩阵(如欧式距离)来寻找主成分,而PCoA是基于距离矩阵(常用bray, jaccard, unifrac)来寻找主坐标[4]。 好吧,定义比较抽象,我们还是无法看懂看透PCA和PCoA。不急,下面的文字很重要~~~ PCA和PCoA的区别 1.PCA的理解 a. 假如有3个实验样本,它们共有1个物种x,那么我们其实可以...
排序分析选择 进行排序分析之前,首先要判断是选择线性模型(PCA和RDA)还是单峰模型(CA和CCA)的排序方法。一般来说,如果物种分布变化大或者环境梯度变化大(多为自然环境取样环境变化梯度较大),选择单峰模型效果比较好,反之,选择线性模型,虽然单峰模型可以包括线性模型,但是线性模型会更精确,如上图左图。自己判断环境变化...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linear ordination),包括RDA和PCA等;而基于单峰响应模型的被称为非线性排序(nonlinear ordination),包括CCA、CA、DCA和DCCA等。线性响应模型通常使用最小二乘法进行回归拟合。单峰响应模型则是通过基于所有包含该物种的样方中环境因子的加权平均得到该物种在环境梯度上的最适値。单峰...
CCA是典范对应分析，是分析物种组成与其生存环境关系的多元分析方法，并且要求物种组成的梯度变化较大（具体表现为物种的除趋势对应分析DCA的第一轴长大于3.0~4.0）。如果小于2，可以使用冗余分析RDA。PCA嘛，主成分分析嘛，它是基于线性模型的多元分析方法，不过只有物种组成。无法进行物种组成与环境因子...
排序方法根据物种对环境梯度的响应模型可分为两类：线性排序（如PCA和RDA，基于线性模型）和非线性排序（如CCA、CA、DCA，适用于单峰响应）。线性排序适用于物种数据量纲相同的情况，而非线性排序则考虑物种在环境梯度上的最适值，更精确反映种-环境和种-种关系。根据是否使用环境因子，排序又可分为约束...
如果仅仅关注于微生物生态学领域,经常用的有两种,分别是冗余分析(RDA)和典范对应分析(CCA)。这两种方法作为典型的生态方向的应用都是使用多元回归寻找解释变量矩阵和响应变量矩阵之间的关系,分别结合PCA排序或者CA排序展示结果。两个矩阵之间的关系往往可以做显著性分析,这里经常使用置换检验。
PC0A与PCA区别在于PCoA有多种计算距离公式。 NMDS: 两者之差比两者之和,得到similarity得分,按分排序。所以,S是similarity,值越大越相似。 对差距不敏感只有排序,多一个物种或者类群差距都不大,稳健性。 STRESS来衡量转换的好坏,低于0.05比较好。 RDA or RA用矩阵解释矩阵,以前是用矩阵解释向量。Eg:用生化指标(10...