### PCA与RDA分析的区别 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)和冗余分析(RDA, Redundancy Analysis)是两种常用的多元统计分析方法,它们各自在不同的领域和应用场景中发挥着重要作用。以下是这两种分析方法的主要区别: ### 一、基本原理 1. **PCA**: - PCA是一种无监督的数据降维技术,旨在通过线性...
1.交互PCA→ 交互RDA:从探索到解释 交互PCA是基础方法,仅提取数据最大方差方向(无外部变量约束) 交互RDA=PCA+环境因子回归:在交互PCA排序空间中强制加入解释变量的约束条件 2.交互RDA → CCA:从线性到非线性 当响应变量(如物种数据)存在"弓形效应"(非线性梯度)时:RDA可能低估长生态梯度的影响。 3.方法选择决策...
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...
PCA、PCoA、NMDS、CCA、RDA的区别首先,以上分析本质上都属于排序分析(Ordination analysis)。排序(ordination)的过程就是在一个可视化的低维空间(通常是二维)重新排列这些样方,使得样方之间的距离最大程度地反映出平面散点图内样方之间的关系信息。 1、只使用物种组成数据的排序称作非限制性排序(unconstrained ordination)...
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。
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...
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...
R语言命令Tutorial-更新后,CCA,RDA,PCA,heatmap 一、GeoChip 数据处理 1 准备数据 登录数据库,用户名ieg\jianqiang,PW:ieg123? 选择GeoChip4数据,再次输入用户密码; 点击Prepare microarray data,点击选择要分析的数据,点击submit,勾选“Remove the spots SNR less than 2”,此即为SNR数据;若勾选“Adjust SNR ...
Title Facilitation of Data Preparation and Plotting Procedures for RDA and PCA Analyses Version0.3.7 Description Help to the occasional R user for synthesis and enhanced graphical visualization of re-dundancy analysis(RDA)and principal component analysis(PCA)methods and objects.Inputs are:data frame,...