PCoA与PCA都是降低数据维度的方法,但是差异在在于PCA是基于原始矩阵,而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。因此,PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动,而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变,也就是使得原始数据间点的距离与投影中即结果中各点之间的距离尽可能相关(如图)。 原文链接:PCA和PCOA_pcoa...
PCoA与PCA都是降低数据维度的方法,**但是差异在在于PCA是基于原始矩阵,而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。**因此,PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动,而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变,也就是使得原始数据间点的距离与投影中即结果中各点之间的距离尽可能相关(如图)。 PCoA示意图 如何进...
一、PCA 二、PCoA 1. From PCA to PCoA: What is the difference? 2. Computation(计算) 3. Rationale (基本原理) 本文是笔者自学PCA(Principal component analysis,主成分分析)与PCoA(Principal coordinate analysis,主坐标分析)两种方法时所做的笔记。由于笔者学习这两种方法的目的不在于应用,而是为了在阅读文献以...
通过上一篇文章《三文读懂PCA和PCoA(一)》的学习,我们对PCA和PCoA有了较为深刻的理解,我们了解到“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(欧式距离以外的其他距离)来寻找主坐标”。 不过,我们知道了PCA和PCoA的定义只能加深对它们的认识,那么又该何时使用PCA,何时使用PCoA,以及...
主坐标分析(Principal Coordinates Analysis,PCoA),即经典多维标度(Classical multidimensional scaling),用于研究数据间的相似性。 【二者差异】 PCA与PCoA都是降低数据维度的方法,但是差异在在于PCA是基于原始矩阵,而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。因此,PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动,而PCoA是尽...
PCoA plot 有时候PCA和PCoA的结果差不多,有时候某种方法能够把样本有效分开而另一种可能效果不佳,这些都要看样本数据的特性。 (3)3D图 除转录组研究以外,在16S微生物的研究中我们会根据物种丰度的文件对数据进行PCA或者PCoA分析,也是我们所说的β多样性分析。根据PCA或者PCoA的结果看感染组和对照组能否分开,以了解...
比如,对宏基因组检测的物种丰度数据进行PCA/NMDS/PCoA降维可视化后,不同组的样品之间存在一些重叠,那怎么判断这些组之间的样品构成是否存在显著差别呢? 这就需要用到PERMANOVA检验了,检验不同组的样品中心点是否重叠。 当然,PERMANOVA并不依赖于某种降维方法,而是依赖于距离矩阵。如果检测出p值大于0.05,表示不同组的物...
PCoA分析同样采用降维的思想对样本关系进行低维平面的投影,不同的是,PCA分析是对样本中物种丰度数据的直接投影,而PCoA则是将样本数据经过不同距离算法获得样本距离矩阵的投影,在图形中样本点的距离等于距离矩阵中的差异数据距离。因此,PCA图形是一种同时反映样本与物种信息的biplot,而PCoA图形则是一类仅对样本距离矩阵进...
PCoA(Principal Co-ordinates Analysis)分析即主坐标分析,可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标,是一种非约束性的数据降维分析方法,可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。它与PCA类似,通过一系列的特征值和特征向量进行排序后,选择主要排在前几位的特征值,找到距离矩阵中最主要的坐标,结果是数据矩阵的一个旋...
PCoA分析同样采用降维的思想对样本关系进行低维平面的投影,不同的是,PCA分析是对样本中物种丰度数据的直接投影,而PCoA则是将样本数据经过不同距离算法获得样本距离矩阵的投影,在图形中样本点的距离等于距离矩阵中的差异数据距离。 因此,PCA图形是一种同时反映样本与物种信息的biplot,而PCoA图形则是一类仅对样本距离矩阵...