结果优化: metaMDS在获得NMDS结果后,调用postMDS进一步优化结果:1)结果整体向坐标轴中心聚拢; 2)根据主成分旋转NMDS1使第一维解释的差异最大(也可以调用函数MDSrotate旋转第一轴与指定的环境变量平行); 3)群落相似性单位均分。 物种得分: 在最终NMDS结果中用函数wascores计算物种的加权得分。 实战NMDS分析 继续使用...
NMDS结果的评估标准是stress值，表示观察到的距离和拟合的距离的不一致性。Stress也可以理解为样品在降维后形成的空间的距离与其在原始多维空间的距离的差值。这个值越小越好，说明在低维空间更完整地捕获了高维空间的信息。通常认为stress<0.2时有一定的解释意义；当stress<0.1时，可认为是一个好的排序；当 stress...
生态学研究:在生态学中,NMDS可用于分析物种分布、群落结构等,揭示生态系统内部的复杂关系。 基因组学:在基因组学研究中,NMDS可用于分析基因表达数据,识别基因间的相互作用和调控关系。 市场调研:在市场调研中,NMDS可用于分析消费者偏好、产品差异等,帮助企业制定更精准的营销策略。 四、NMDS的实际操作 为了更直观地展...
Question 1:什么是NMDS分析? 非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。 Question 2:NMDS与其他降维方式有什么区别? PCA基于线性模型,仅适用于物种少,环境因素、物种丰度波动变化小...
NMDS分析与PCoA分析的相同点在于两者都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析,从而在二维平面上对样本关系做出判断。 不同于PCoA分析,NMDS弱化了对实际距离数值的依赖,更加强调数值间的排名(秩次),例如三个样本的两两相似性距离,(1,2,3)和(10,20,30)在NMDS分析上的排序一致,所呈现的效果相同。
首先,我们将制作一个没有 envfit 变量的 nmds 图: gg = ggplot(data = data.scores, aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + geom_point(data = data.scores, aes(colour = season), size = 3, alpha = 0.5) + scale_colour_manual(values = c("orange", "steelblue")) + ...
plot(spe.nmds, type="t", main=paste("NMDS/Bray-应力函数值=", round(spe.nmds$stress,3))) #当前生成的排序图与PCA、CA和PCoA的排序图进行比较,有什么不同? # 评估NMDS拟合度的Shepard图 par(mfrow=c(1,2)) stressplot(spe.nmds, main="Shepard图") ...
NMDS计算过程: 预先设定排序轴的数量m; 在m维空间内构建对象的初始结构,初始结构是调整对象之间位置关系的起点; 在m维空间内,用一个迭代程序不断调整对象位置,目标是不断最小化应力函数(Stress function,其值被转化为0~1间的数值,可以检验 NMDS 分析结果的优劣。通常认为 stress<0.2 时可用 NMDS 的二维点图表示...
让数据降维变简单,拿捏NMDS分析! 在《数据降维还能玩出N种花样?分析绘图快人一步!》一文中,我们提到降维是转录组学、微生物群落以及各类贯穿组学数据分析中广泛应用的方法,通过降维可以将复杂的高维数据信息简化为更容易阅读的低维数据信息。 其中,NMDS分析,是微生物群落研究常见分析之一。
NMDS: 它是一个非参数的降维技术。 旨在将高维生态数据(如物种丰度或组成)在低维空间(通常是二维)中进行可视化,同时尽量保持原始数据中的相对距离。 常用于观察样本或物种之间的相似性和差异。 ANOSIM: 是一个非参数的假设检验。 旨在测试两组或多组样本之间是否存在显著的生态差异。