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、...
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...
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排序分析,而PCoA分析则是基于由物种组成计算得到的距离矩阵得出的。在PCoA分析中,计算距离矩阵的方法有很多种,例如图1所示的Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard,以及图2显示的(un)weighted Unifrac (利用各样品序列间的进化信息来计算样品间距离,其中weighted...
统计分析/PCA,PCoA,NMDS等的区别相信大家在做微生物多样性研究时经常听到PCA分析、PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析。它们对物种(或基因、功能)的分析具有重要作用,因而频频出现在16S测序及宏基因组测...
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。
PCoA图 NMDS图 1. PCA 主成分分析 PCA:(Principal Components Analysis)即主成分分析,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维数,同时还...
PCoA分析+PMANOVA 分析差异显著性!老铁直接上代码(简介)!!! 2.5万 10 09:47 App 降维方法PCA,PCoA与NMDS分析与区别(如需分享代码,请留言) 3135 2 21:31 App R语言数据降维分析3:非度量多维尺度分析(NMDS) 10.3万 22 10:01 App 主成分分析的结果解读及Excel实现——PCA系列(下) 14.5万 192 09:19 App...
主坐标分析（PCoA）是一种用于可视化样本相似性或差异性的数据分析方法。它不依赖于任何特定的度量，而是根据样本间的相似度矩阵来构建一个低维空间的坐标系统。通过这种方式，PCoA 可以直观地展示样本间的距离关系，帮助研究人员理解样本之间的群落组成差异或相似性。非度量多维尺度分析（NMDS）非度量多维尺度...