pca、pcoa与nmds都是以降维思想为核心的排序分析方法。pca分析是对输入的otu丰度原始数据的降维，而pcoa与nmds则是基于各类型样本相似性距离的降维。 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。

2019年9月11日 · 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群结构变化的影响，不仅可以反映样本、物种和环境因子之间的相关性，而且可以找出对物种分布变化影响程度较大的环境因子。 常用的排序方法的比较如下： 在PCoA分析中，计算“距离”矩阵的方法有很多种，如Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard，以及 (un)weighted …

2023年3月9日 · nmds的目标与pca或pcoa类似 (一文读懂pca分析 （原理、算法、解释和可视化）;一文学会pca/pcoa相关统计检验(permanova)和可视化)，都是希望能在低维空间尽可能准确地展示样品在高维空间的关系。在低维空间，两个样品点距离越近，其相似度越高。

2019年8月30日 · 非度量多维尺度分析 (non-metric multi-dimensional scaling, NMDS)，是一种将多维控件的研究对象（样本或者变量）简化到低维空间进行定位/分析和归类，同时又保留对象原始关系的 数据分析 方法。 其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据堪称点间距离的单点函数，在保持原始数据次序关系的基础上，对其进行变量变换以数据列替换原始数据进行度量型多维尺度分析。 在微生物16S或者宏基因组等分析流程中常见。 NMDS与PCA分析的主要差异在于考量 …

2020年6月29日 · 群落的Beta多样性分析包括非限制性排序（如PCoA，NMDS等）、层次聚类、限制性排序等，且均以群落相似或距离为基础计算。 非限制性排序和层次聚类并是不独立的，下面这张图表示的就是非限制性排序和层次聚类的关系： 图1. 排序与聚类的关系。 a. 距离矩阵，b. 聚类结果，c. 排序结果，d. 聚类结果叠加排序结果。 图片来源 http://mb3is.megx.net/gustame/home. 将聚类分析的结果与诸如非度量多维尺度分析 (Non-metric multidimensional scaling, NMDS) …

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。 线性模型和单峰模型. 所有排序方法都是基于一定的模型之上，这种模型反映物种和环境之间的关系以及在某一环境梯度上的种间关系。 最常用的关系模型有两种：一种是线形模型（linear model），另一种是单峰模型（unimodal model）。 线形模型的含义表示某个植物种随着某一环境因子的变化而呈 …

6 天之前 · PCA, PCoA, and NMDS are fundamental techniques in data dimensionality reduction and visualization, each playing a crucial role in different analytical contexts. PCA is best suited for handling linear data, primarily facilitating feature extraction by projecting high-dimensional data into a lower-dimensional space for more accessible analysis.

2020年6月16日 · 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 ...

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测序及宏基因组测序中。 那么你知道这些分析之前到底有什么区别吗？ 在什么情况下应该用什么分析呢？ 今天小编就给大家讲讲其中的奥秘。 首先，以上分析本质上都属于排序分析（Ordination analysis）。 排序 (ordination)的过程就是在一个可视化的低维空间 (通常是二维)重新排列这些 …

2021年4月22日 · 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，即以一个物种为一个维度进行比较，那么假设样本有100种微生物，我们就需要100维坐标才能够比较获得两个样本间微生物数据整体的相似性。 遗憾的是， …