cca或rda分析结果PPT课件

素食软件包是植物分析的缩写。是一个社区分析软件。作者：cc.oulu.fi/。社区数据，GTS data=read . table(“GTS data . txt”，标头=t)；gtsdatadim(gtsdata)caseyrschsupdapoldpinmassuncycglamacthulitglaasfarmeloldmyrrubadimilalbkalsorfolcymyrtoxsuccastib 1223810909011000010210840412030014000203427042504 101000010422290125151010200007515151515.环境数据，GTSEV=读取表(“GTSEV.txt”，标题=T)；GTS envdim(GTS env)elevconvenexslopeeaspectnkph 154.89275-1.743750046.78939114.017753.017760.2146543.214644.71993257.9200-2.21500045.219696363.08394.214760.214646444.7199993999999945.9999999945.99999945.558804.29211080.23286005.7267864.6821510104.62625-6.42925045.621080.23286005.7267864.62625-6.42925045.628131.789893.2010.209995.489995959，数据标准化1.decosta (x，方法，边距，范围，全局，na.rm=假)总计：除以行和或列和(默认值边距=1)；Max:除以行或列的最大值(DefaultMargin=2)；Freq:除以一行或一列的最大值，再乘以非零值的数量(默认值为2)；归一化：使行或列的平方和等于1(默认边距=1)；Range:将行或列的值规范化为0.1(默认边距=2)。标准化：将行或列的总和标准化为1，将差异标准化为1(默认边距=2)；Pa:将数据转换为0和1数据；Chi.square:除以行和与列和的平方根；Hellinger:在完全标准化后取平方根；2 .威斯康星(x):除以列最大值，然后除以行总和。什么是命令？排序过程是将样地或植物物种排列在一定的空间中，使排序轴能够反映一定的生态梯度，从而能够解释植被或植物物种的分布与环境因子之间的关系，也就是说，排序是为了揭示植被与环境之间的生态关系。因此，分类也被称为梯度分析。间接梯度分析(间接梯度分析)直接梯度分析(直接梯度分析)。排序过程是将样地或植物物种排列在一定的空间中，使排序轴能够反映一定的生态梯度，从而能够解释植被或植物物种的分布与环境因子之间的关系，也就是说，排序是为了揭示植被与环境之间的生态关系。因此，分类也被称为梯度分析。间接梯度分析(间接梯度分析)直接梯度分析(直接梯度分析)，2个物种排名图，3个物种排名图，4个物种排名图？40种排序图？订单的内容是：1。减少坐标轴的尺寸和数量；2.降维造成的信息损失尽可能小，即失真最小，即第1-3轴排序轴包含大量生态信息。排序的目的：展示植被与环境的关系：所有的排序方法都反映了植物物种与环境的关系，以及在一定环境梯度上的种间关系。线性模型、短梯度和主成分分析(主成分分析)需要数据的非线性转换，如对数；非线性模型，如高斯模型、长梯度、对应分析等。按欧几里得距离排序：2。卡方距离，和2。主成分分析。主成分分析法的主要原理是将坐标旋转一定的角度，使第一个轴代表数据的最大方差，第二个轴代表数据的第二个方差。此外，轴与轴正交。嘿。通过使用函数rda来实现，在纯素食包装中，RDA(公式、数据、标度=假，)RDA (x，y，z，标度=假，)得分(x，显示=c(地点，物种)，选择，在统计包中：princopp (x，)princopp(公式，数据=null，子集，na.action，)，表示信息的主成分分析法：特征值(特征值)和惯性每个轴都有一个表示信息量的特征值，即方差的大小。嘿。GTS . RDA=RDA(GTS data)GTS . rdacall : RDA(X=GTS data)惰轮总计352.1无约束352.122无约束352.122无约束352.122可变特征值sforunconstrained exes 3360 PC 1 c2pc 3 C4 PC 5 pc6 PC 7 PC 8111 . 77973 . 58054 . 60732 . 95926 . 48118 . 06312 . 7637。因此，如果数据不标准化，丰富物种的价值将会非常大，并且在排序时只能看到丰富物种的位置，其他物种将会拥挤在一起。绘图(RDA (GTSDA，比例尺=t)、绘图(RDA (GTSDA)、2。特征向量和加载虽然所有属性在排序中起着共同的作用，但是每个属性的贡献是不相等的，这可以通过加载来表示。吴登盛，阿云，李卓云；GTS。PCA=prin comp(GTS data)；摘要(gts.pca)组件数量：组件1组件2组件3组件4组件5组件6组件7组件8组件9标准偏差10 43955718.46998177.29667505.687812974.46998177.2967581974.19679719819819819819975.198198199819975.1981999999999999999999995.19比例系数0.31747080.20897990.155092210.09360890.07201000.051302160，GTS。PCA $加载加载3330组件。1个组件。3比较。4比较。5个红利。6比较。7比较。8比较。9比较。11个红利。12个红利。13比较。14 comp 15属于0.128-0.115-0.1900.248-0.1380.661-0.2140.287-0.113帝国0.1530.1560.137-0.234君扑-0.2220.2530.111-0.7060.1130，同上，PCA $ score得分。1个组件。2个组件。3 .comp。4 .comp。5 .comp。6 .comp。7 .comp。8 .比较9。comp 1022。9115