由于PCoA是基于距离矩阵的,因此其结果的准确性依赖于距离矩阵的质量。 四、总结 PCA和PCoA都是强大的降维工具,但它们的应用场景和方法有所不同; PCA更适合处理连续变量和高维数据,而PCoA则更适用于分类数据和群落结构分析; 在选择使用哪种方法时,应根据具体的研究问题和数据类型来决定。©...
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是一种基于距离矩阵的分析方法,它旨在通过最小化数据点与其在低维空间中投影之间的距离差异来保持原始数据点之间的相似性。 与PCA不同,PCoA不直接处理原始数据,而是使用由某种距离度量(如欧氏距离、马氏距离等)计算得到的距离矩阵作为输入。 应用场景: 特别适用于生态学、微生物学和基因组学等领域中的群落结构分...
因此,小编认为,在做PCA和PCoA分析之前,首先要对物种和样本做一些简单的取舍,选择合适的样本或物种进行分析准确度会比较好(比如某一个物种,在1个样本出现,在其他99个样本均未出现,那这个物种很有可能是一个污染的物种,个人认为可以剔除),特别是那些之前研究认为关键的物种、丰度较高的物种或者有显著性差异的物种,往...
什么是PCA和PCoA 主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分(Principal Components)。具体地,主成分可以看做一个线性方程,其包含一系列线性系数来指示投...
PCA和PCoA的定义 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,也称主分量分析或主成分回归分析法,首先利用线性变换,将数据变换到一个新的坐标系统中;然后再利用降维的思想,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。这种降维的思想首先减少数据集的...
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...
PCA和PCoA的定义 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,也称主分量分析或主成分回归分析法,首先利用线性变换,将数据变换到一个新的坐标系统中;然后再利用降维的思想,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。这种降维的思想首先减少数据集的...
无论是PCA、PCoA、NMDS，还是CCA、RDA，这些方法的核心思想均在于“降维”，其目标是将高维数据简化，以便于观察和分析。在微生物群落分析中，面对成百上千的物种，降维是必需步骤，以减少数据复杂性，凸显样本间的相似性。数据降维与投影 通过将物种数据转换为坐标维度进行比较，数据从高维投影至低维平面...