CCA广泛应用于微生物群落,用以表示微生物群落变化是受到什么环境因素影响。根据这句描述,我们可以认为它是一个描述因变量易受到哪些因素影响的可视化图。下图是一个CCA的例子: CCA概念图(来源:CSDN) 我们可以看出,CCA图有着更为丰富和漂亮的展现效果。一般情况下,我们说明因变量的影响因素是通过多元分析来说明,而CCA...
首先我们要明白一个概念:降维。 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...
数据降维的算法:PCA,CCA,LDA,ICA和DF的区别 CCA (Canonical Correlation Analysis): 典型相关分析。 无监督学习,对两组变量降维,找到一个最优相关子空间进行相关性分析。 其基本思想和主成分分析非常相似。首先,在每组变量中寻找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数;然后选取和已经挑选出的这...
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...
CCA是典范对应分析，是分析物种组成与其生存环境关系的多元分析方法，并且要求物种组成的梯度变化较大（具体表现为物种的除趋势对应分析DCA的第一轴长大于3.0~4.0）。如果小于2，可以使用冗余分析RDA。PCA嘛，主成分分析嘛，它是基于线性模型的多元分析方法，不过只有物种组成。无法进行物种组成与环境因子...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linearordination),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...
再来看看CCA与RDA分析: 限制性排序主要有CCA分析和RDA分析。RDA基于线性模型,CCA则是基于单峰模型。一般我们会选择CCA来做直接梯度分析。但是,如果CCA排序的效果不太好,就可以考虑换做用RDA分析。RDA或CCA选择原则:先用species-sample资料做DCA分析,看分析结果中Le...
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。
CCA和PLS与PCA的联系上面已经简单说过了,操作的基本单元也是矩阵的成分,即线性组合。 说到底,这些知识之间是有严密的逻辑联系的。昨天无意中看到一个叫做continuum regression的概念,中文还没有正式翻译,能找到的资料也很少,这个方法把OLS、PLS和PCA联系到了一起,设置了一个超参数α,后面再找找资料深入了解吧。
关于典型相关分析CCA与主成分分析PCA,下面说法错误的是( ) A. PCA可以视为一种降维技术,CCA不可以视为一种降维技术 B. 是否进行归一化,都不影响分析结果 C. 都基于变量的线性变换 D. 考虑了变量的相关性信息 E. 相关知识点: 试题来源: 解析 A.PCA可以视为一种降维技术,CCA不可以视为一种降维技术 反馈...