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...
PCA、PCoA和NMDS分析属于非约束性排序分析,而RDA/CCA和db-RDA分析属于约束性排序分析,即分别是在环境因子的约束条件下进行的PCA和PCoA分析。因此,一般主要利用PCA、PCoA或NMDS分析进行样本比较,反映样本间菌群结构的相似性和差异性,从而分析组间样本能否明显区分开;而RDA/CCA和db-RDA分析则多用来阐述环境因子对样本菌...
除了分别为特征值分解和奇异值分解外,两者在之前计算协方差的时候标准化的过程存在差异:princomp计算时分母为N,而prcomp分母为N-1。 Rda是vegan包的一个函数,我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单,但是功能强大。只输入OTU表时做PCA,如果再加上环境因子就做RDA。函数的说明文档中没有专门提做PCA时的方法...
根据是否使用环境因子，排序又可分为约束排序（如RDA，需要环境因子解释群落变化）和非约束排序（如PCA和CA，仅依赖物种数据）。非约束排序的代表有PCA，基于物种组成矩阵，而CA则基于物种与环境的对应关系。R中，vegan包提供了这些分析工具的实现。以一个土壤微生物物种组成数据为例，展示了从数据准备到结...
(1)冗余分析(redundancy analysis,RDA) (2)典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA) 让我们来仔细看看PCA与PCoA分析: 在非限制性排序中,16S和宏基因组数据分析通常用到的是PCA分析和PCoA分析。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...
说白了非约束排序不需要输入环境变量信息(如 PH,湿度,温度等),而约束排序需要环境信息,对排序图进行约束。典型的非约束排序有PCA,PCoA,NMDS,CA分析等,约束排序典型例子有RDA CCA等分析;其中RDA就是PCA的约束排序版本,CCA是CA分析对应的约束排序分析方法。
主成分分析PCA(Principal Component Analysi)和冗余分析RDA(Redundancy analysis)都是数据分析的一种方法,都是在做降维处理,我遇到数据的时候该选择那种方法做呢? 首先什么是降维? 将多维空间(多个原始测定指标)的数据点尽可能排列在可视化的低维空间。简单理解就是,测定的一种原始指标(比如株高)就是一个维度。假设,...
在R中，PCA分析可通过多种方法执行，包括eigen()、svd()，每种方法对主成分解释略有不同。princomp()、principal()、FactoMineR::PCA()、vegan::rda()与prcomp()等函数，虽结果微有差异，但整体趋势一致。分析流程包括使用不同PCA函数计算主成分，绘制特征值碎石图与累积特征值比例图，以确定主成分...
冗余分析是约束化的主成分分析,是响应变量与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析,目的是---寻找能最大程度解释响应变量矩阵变差的一系列的解释变量的线性组合,因此RDA是被解释变量X约束的排序。从排序开始就直接加入解释变量进行运算,只提取和展示与解释变量有关的数据结构,并通过统计检验方法来表示解释...
vare.pca <- rda(X) vare.pca summary(vare.pca) x.label =paste("PCA1 ",10.61, "%",sep="") y.label =paste("PCA2 ",3.69,"%",sep="") plot(vare.pca,dis="site",type="text",xlab=x.label,ylab=y.label) points(vare.pca, pch=21, col="red", bg="red", cex=0.5) spe.h=de...