2025 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-22 17:00
PCoA egy méretezési vagy ordinációs módszer, amely az egyedek halmaza közötti hasonlóságok vagy eltérések mátrixából indul ki, és célja az adatok alacsony dimenziós grafikus diagramjának elkészítése oly módon, hogy a diagram pontjai közötti távolságok közel álljanak az eredeti eltérésekhez.
Hasonlóképpen, mi a PCoA elemzés?
Főkoordináták Elemzés ( PCoA , = Többdimenziós skálázás, MDS) egy módszer az adatok hasonlóságának vagy különbözőségének feltárására és megjelenítésére. Hasonlósági mátrixszal vagy disszimilaritási mátrixszal (= távolságmátrix) kezdődik, és minden elemhez hozzárendel egy helyet egy alacsony dimenziós térben, pl. 3D-s grafikaként.
Tudja azt is, mi az a felszentelési terv? A cönoklin egy közösségben élő fajok összes válaszfunkciójának grafikus ábrázolása egyetlen környezeti gradiens mentén. Tekintettel a fajok nagy számára és a legtöbb tanulmányban tapasztalt magas zajra, a cönoklinokat általában csak nagyon leegyszerűsített formában jelenítik meg.
Másodszor, mi a különbség a PCA és a PCoA között?
Míg PCA euklideszi távolságokon alapul, PCoA képes kezelni a mennyiségi, félkvantitatív, minőségi és vegyes változókból számított (külön)hasonlósági mátrixokat. Mint mindig, a (külön)hasonlósági mérőszám kiválasztása kritikus, és meg kell felelnie a kérdéses adatoknak.
Mi az a nem metrikus többdimenziós skálázás?
Nem - metrikus többdimenziós skálázás (NMDS) egy közvetett gradiens-elemzési megközelítés, amely távolság- vagy eltérési mátrixon alapuló ordinációt hoz létre. Bármilyen eltérési együttható vagy távolságmérték felhasználható a bemenetként használt távolságmátrix felépítéséhez. Az NMDS egy rang alapú megközelítés.