PCA、PCoA、NMDS 、RDA和CCA等排序分析方法
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PCA、PCoA、NMDS 、RDA和CCA等排序分析方法
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PCA
PCA（
Principal Components Analysis）,主成分分析。
PCA主要是对原始数据进行降维的方法，是提升数据密度，去冗余的一种手段。数据的各维度线性相关性越强，冗余越大，通过PCA后，不改变数据的分布，只会损失数据的信息（或能量） -
PCoA
PCoA(
principal co-ordinates analysis),主坐标分析。与PCA不同，PCoA是对原始数据两两求距离后的距离矩阵进行分析（后续操作和PCA类似）。PCoA分析保留了原始数据间的距离关系（将距离矩阵降维到可通过图表展示的维度），通过主坐标的方式展示出来。