CCA.env=envfit(CCA,env,permu=999) CCA.env 图11|CCA描述解读结果。 3.6 PCoA PCoA(主坐标分析)跟PCA不同的是,它需要先计算一个距离矩阵,经过投影后,在低维度空间进行距离展示,以最大限度地保留原始样本的距离关系,使相似的样本在图形中的距离更为接近,相异的样本距离更远。PCA则使用的是原始的样品X物种矩...
(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...
分 别提 取 红外 与可见 光 图像 的特 征,由于 当特征 维数 较 高时 , 基于 CCA方法的 目标 函数 会面 临协 方 差矩 阵奇异 的 问题 ,无 法进 行 求解 , 因此 首先 利用PCA方 法进 行降维, 然后 在低 维空 间 中利 用CC A方 法求 解融合 特征 。通过 实验证 明,本文 的方 法能 够有 ...
是一种非线性降维方法。 ICA和DF的原理及与PCA的区别参考:Trajectory inference analysis of scRNA-seq data
ggplot: PCA~DCA~NMDS~PCoA~CCA 上周在南京举办了第三期微生物群落生态学信息分析研讨培训班。有学员想要我之前写的ggplot画图的代码。其实类似的代码在网上已经有很多了,不需要什么搜索技巧就能找到。我的这些代码就有一些参考了别人的。 本文对ggplot实现PCA,DCA,NMDS,PCoA及CCA进行简单的分享。
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...
基于混合核pca-cca及核密度估计的过程监测方法,包括以下步骤: 步骤1:采集正常工况下的过程输入和输出样本数据,得到采样时刻k时的1×m输入向量uk以及1×q输出向量yk,经过n次采样后,得到输入数据u=[u1,u2…un]t∈rn×m以及输出数据y=[y1,y2…yn]t∈rn×q; ...
排序分析的核心是将样方或物种在低维空间中重新排列，以可视化的方式展示它们之间的复杂关系。排序方法根据物种对环境梯度的响应模型可分为两类：线性排序（如PCA和RDA，基于线性模型）和非线性排序（如CCA、CA、DCA，适用于单峰响应）。线性排序适用于物种数据量纲相同的情况，而非线性排序则考虑物种在环境...
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。
本发明涉及一种基于混合核PCA‑CCA及核密度估计的过程监测方法,在建模阶段,使用基于正常工况下采集到的输入和输出数据,通过混合核PCA‑CCA模型得到相应的加权矩阵,然后基于状态空间中的模型残差建立T2统计量,最后通过核密度估计的方法获得相应的统计量阈值;在实时监测阶段,采集实时输入与输出的样本并使用混合核将其映...