表1 PCA、PCoA和NMDS的区别 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的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(可进行排序的数量更大),stress值往往随着样本的复杂程度而减小,因此模型...
PCA、PCoA与NMDS均以降维为核心，适用于不同场景。PCA适用于物种变化较为稳定的环境，PCoA适用于基于相似性距离的分析，而NMDS在多样本、复杂数据集下表现更优。选择合适的方法，可更准确地揭示微生物群落的结构与动态。--- 在科研工作中，正确理解和应用PCA、PCoA、NMDS等分析方法，是有效处理复杂数据、...
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...
无论是主成分分析(PCA)、主坐标分析(PCoA)、非度量多维尺度分析(NMDS),还是冗余分析(RDA)、典范对应分析(CCA)都属于降维排序分析方法。 之所以需要降维,是因为我们检测的样本中往往包含着上百种微生物,为了分析样本与样本间的相似性,我们需要将所有物种进行逐一对比,即以一个物种为一个维度进行比较,那么假设样本有...
表1 PCA、PCoA和NMDS的区别 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的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(可进行排序的数量更大),stress值往往随着样本的复杂程度而减小,因此模型...
表1 PCA、PCoA和NMDS的区别 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的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(可进行排序的数量更大),stress值往往随着样本的复杂程度而减小,因此模型...
表1 PCA、PCoA和NMDS的区别 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的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(可进行排序的数量更大),stress值往往随着样本的复杂程度而减小,因此模型...