R语言非度量多维标尺排序NMDS及一般加性模型GAM映射教程

已于 2024-02-27 13:11:08 修改
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分类专栏： R语言绘图 文章标签： r语言 开发语言 NMDS 一般加性模型 非度量多维标尺排序
于 2022-05-03 20:46:34 首次发布
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本文详细介绍了如何在R语言中进行非度量多维标尺排序（NMDS）和一般加性模型（GAM）映射。通过NMDS分析，揭示物种组成数据与环境因子之间的非线性关系，并利用GAM在排序图上展示环境影响。教程涵盖了数据导入、NMDS排序、样点分类图绘制以及环境因子的等值线展示，帮助理解环境对物种结构的影响。

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使用R语言绘制NMDS图
ByteGlide的博客
08-28 1118
使用R语言绘制NMDS图NMDS（非度量多维尺度）是一种常用的多元统计方法，用于可视化和分析多变量数据的相似性或差异性。在R语言中，我们可以使用包来进行NMDS分析和绘图。下面我将为您提供详细的步骤和源代码。 准备数据 接下来，我们需要准备数据。NMDS图要求输入一个相异度矩阵或距离矩阵来表示样本间的相似性或差异性。您可以根据您的数据类型选择适当的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。假设您的数据存储在一个名为的数据框中，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。您可以使用以下代码计算距离矩阵：
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Mrrunsen的博客
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非度量多维标度（Non-metric Multidimensional Scaling，NMDS）是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。 与PCoA相似，NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析，但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。 来看看R的vegan包和ggplot2包是如何绘制NMDS图的。 使用数据文件如下： ...
44.R语言非度量多维标尺排序NMDS及一般加性模型映射教程
05-03
非度量多维标尺排序NMDS在R语言中的操作教程和一般加性模型映射方法，本教程详细讲解如何实现在生态学中，处理数据并进行可视化的方法。
笔记—R语言NMDS
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##########NMDS install.packages("devtools") install.packages("usethis") install.packages("sessioninfo") library(sessioninfo) library(usethis) library(devtools) devtools::install_github('YuLab-SMU/ggtree') if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE
R统计绘图-NMDS、环境因子拟合(线性和非线性)、多元统计(adonis2和ANOSIM)及绘图(双因素自定义图例)
qq_39859424的博客
02-23 4221
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)。书中提到PCoA等的排序结果，可以作为NMDS的输入，用于将超过2-3D的数据空间，在2-3D的维度展示出来。)提到“NMDS分析对0值不太敏感，即使有较多的0，也可以得到较为稳健的结果”。如果拿不准要选择那种转换方法和距离指数，就在满足分析假设的前提下，把所有分析都做一遍，选择分析效果更好的方法就行，不要让自己陷入纠结，浪费时间。
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10-13 2210
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保存图片是个问题，我试了一下，export出html文件，然后到网页截图会比较清楚。
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使用R，ggplot2绘制NMDS图 输入文件准备 mapping.txt ：样品名与分组信息 otu.txt : otu表 文件下载 : https://github.com/tangshanshaolu/R_test.git 代码部分 library(vegan) library(ggplot2) pdf("nmds.pdf") otu<-read.table("otu.txt",heade
R_r_NMDS_pca_CA_PCoA_
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非约束排序（PCA、CA、PCoA、NMDS等）中被动添加外部补充变量在R中的实现方法
R语言实现聚类分析、PCA实现与应用
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群落学物种组成数据的分析方法通常有两种：梯度分析（排序）和分类方法（聚类、TWINSPAN等）。这里的梯度分析是广义的梯度分析，泛指任何以揭示物种组成数据与实测或潜在的环境因子之间关系的方法。
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