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- 有没有大神会用r语言做pcoa分析（像图中那样的）? - 知乎
PCoA，即主坐标分析（Principal Coordinates Analysis），是一种用于研究样本微生物群落组成相似性或差异性的数据降维分析方法。 PC1 和PC2 是两个主坐标成分，图中每个点代表一个样本，点的颜色代表样本的分组，样本间的距离越近代表微生物群落结构越相似。
- 什么是主坐标分析（PCoA）?如何用PCoA实现数据降维？ - 知乎
而PCoA是将n*m的数据先转换为n*n的，转换方式类似距离矩阵的方法，当然他有他的距离计算方式，通过对n*n的数据进行降维绘制我们看到的PCoA的图，这里反馈的样本差异性的距离。 当然很久之前看的，没有系统学习。 如果不准确还望指正。
- 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主…
- PCoA主坐标分析图怎么看? - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- 家人们求会做NMDS分析的大佬。? - 知乎
在pca、pcoa、ca和nmds非约束排序方法中，只有nmds不是基于特征向量的排序方法，不会最大化排序轴所代表的变量方差(可旋转轴，达到pca的效果，pc1代表最大方差)。nmds使用相异矩阵，沿预定数量的轴表示观测数据，同时保留观测间的排序关系。
- 怎么分析pcoa图并得出结论? - 知乎
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- 主成分分析之前对原始数据进行均值化、标准化还是归一化？ - 知乎
如果单独想对数据量纲进行处理，那么通常默认是使用标准化或者归一化最多，标准化直接把数据压缩且数据有一种特质即平均值为0标准差为1的特质；归一化把数据压缩在 [0,1] 之间。
- 如何理解置信椭圆？ - 知乎
在一些文献中，我经常看见有些图将不同参数之间的关系画成椭圆。比如下面这种这应该跟置信区间有关，但是…
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