服务器网站建设情况,关于网站建设案例,东莞小程序建设,开源 html5网站模板在生态学、统计学和生物学等领域#xff0c;排序分析是一种用于探索和展示数据结构的多元统计技术。这种分析方法通过将多维数据集中的样本或变量映射到低维空间#xff0c;以便更容易理解和可视化数据之间的关系。排序分析常用于研究物种组成、生态系统结构等生态学和生物学…在生态学、统计学和生物学等领域排序分析是一种用于探索和展示数据结构的多元统计技术。这种分析方法通过将多维数据集中的样本或变量映射到低维空间以便更容易理解和可视化数据之间的关系。排序分析常用于研究物种组成、生态系统结构等生态学和生物学问题。
一、常见的排序分析方法 主成分分析Principal Component AnalysisPCA 用于降维和识别主要的数据变异方向。适用于线性关系强烈的数据集例如生态学中的物种丰富度或环境变量。 对应分析Correspondence AnalysisCA主要用于分析两个分类变量之间的关系。常用于分析生态学中的物种和环境因素之间的关系。 多维尺度分析Non-metric Multidimensional ScalingNMDS用于非线性关系较强或者不适用于欧几里得距离的数据。适用于生态学中的生境相似性分析等问题。 典型对应分析Canonical Correspondence AnalysisCCA 类似于对应分析但着重于解释数据中的结构并通过最大化可解释的变异来找到约束的对应。适用于物种和环境变量之间的关系分析。用于分析两个表格例如物种数据和环境数据之间的关系结合了对应分析和多元回归的特点。 因子分析Factor Analysis用于识别隐藏在观测数据背后的潜在变量因子通常用于探索数据的内在结构。
二、经典排序分析方法的R实现
加载数据。
library(microbiome)
library(phyloseq)
library(ggplot2)
data(dietswap)
pseq - dietswap# Convert to compositional data
pseq.rel - microbiome::transform(pseq, compositional)# Pick core taxa with with the given prevalence and detection limits
pseq.core - core(pseq.rel, detection .1/100, prevalence 90/100)# Use relative abundances for the core
pseq.core - microbiome::transform(pseq.core, compositional)
用给定的方法和差异度量对样本进行投影。
# Ordinate the data
set.seed(4235421)
# proj - get_ordination(pseq, MDS, bray)
ord - ordinate(pseq, MDS, bray)
Multidimensional scaling (MDS / PCoA)
plot_ordination(pseq, ord, color nationality) geom_point(size 5) Canonical correspondence analysis (CCA)
# With samples
pseq.cca - ordinate(pseq, CCA)
p - plot_ordination(pseq, pseq.cca,type samples, color nationality)
p - p geom_point(size 4)
print(p)# With taxa:
p - plot_ordination(pseq, pseq.cca,type taxa, color Phylum)
p - p geom_point(size 4)
print(p) Split plot
plot_ordination(pseq, pseq.cca,type split, shape nationality, color Phylum, label nationality) t-SNE
t-SNE是一种流行的新的排序方法。
library(vegan)
library(microbiome)
library(Rtsne) # Load package
set.seed(423542)method - tsne
trans - hellinger
distance - euclidean# Distance matrix for samples
ps - microbiome::transform(pseq, trans)# Calculate sample similarities
dm - vegdist(otu_table(ps), distance)# Run TSNE
tsne_out - Rtsne(dm, dims 2)
proj - tsne_out$Y
rownames(proj) - rownames(otu_table(ps))library(ggplot2)
p - plot_landscape(proj, legend T, size 1)
print(p) 适用条件取决于数据的性质和研究的目标。在选择排序分析方法时需要考虑数据的线性性、分布情况、相关性和可能存在的潜在结构。选择适当的排序分析方法有助于更好地理解数据集中的模式和关系。
References:
Ordination analysis
