在线作图丨数据降维方法②——主坐标分析PCoA
发布网友
发布时间：2024-10-23 06:09
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-23 07:58
主坐标分析（principal co-ordinates analysis，PCoA）是一种可视化的数据分析方法，它通过展示样本群落组成的相似性或相异性，帮助我们理解数据的结构。PCoA特别适用于生态学数据，广泛应用于微生物分析领域。
PCoA与PCA的区别
PCoA与PCA相似，都采用特征值和特征向量进行排序，选择主要的坐标，展示数据的降维投影。不同之处在于，PCA基于样本的相似系数矩阵（如欧式距离）寻找主成分，而PCoA基于距离矩阵（欧式距离以外的其他距离）寻找主坐标。
如何生成PCoA图
现在，您可以使用在线工具云图图（cloudtutu.com）轻松生成PCoA图。步骤如下：
1. 访问网址cloudtutu.com，推荐使用360或谷歌浏览器。
2. 登录后，在工具栏中找到PCoA选项。
3. 按照说明或指南上传数据文件。
4. 设置参数，包括选择方法、调整字体大小、元素大小、是否添加椭圆、显示标签等。
5. 运行分析并下载结果。
6. 使用矢量图处理软件调整图示。
7. 根据需要撰写方法学或致谢，引用云图图平台。
如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时联系开发者反馈。
