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、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主成分图中坐标轴PC1/2的数值为总体差异的解释率;图中点代表样品,颜色代表分组;箭头代表原始变量,其中方向代表原始变量与主成分的相关性,长度代表原始数据对主成分的贡献度。 做PCA,首先要构建特征/变量的协方差矩阵,然后对其特征值和特征向量进行排序,根据需要取前面最重要的部分,将后面的维数省去,可以达到降维,...