之前文章中我们讲到过 冗余分析 （redundancy analysis, RDA），今天我们来讲另一种分析—— 典范对应分析 （canonical correspondence analysis, CCA）， 这是一种基于对应分析（correspondence analysis, CA）发展而来的排序方法，又称多元直接梯度分析，是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法，它能够揭示出两组变量之间的内在联系。 讲到这儿也许很多同学会有疑问：我怎么知道自己到底是选择 RDA分析 还是CCA分析？ 其实RDA 和CCA 模型的 …

使用线性响应模型的排序方法叫线性排序 (linear ordination），包括RDA和PCA等；而基于单峰响应模型的被称为非线性排序 (nonlinear ordination)，包括CCA、CA、DCA和DCCA等。 线性响应模型通常使用最小二乘法进行回归拟合。 单峰响应模型则是通过基于所有包含该物种的样方中环境因子的加权平均得到该物种在环境梯度上的最适値。 单峰模型能更好的反映种-环境和种-种之间的关系。 在具体分析的时候怎样选择模型，参考R绘图-RDA排序分析一文。 需要补充的是物种数 …

想在R中进行单细胞测序数据的多样本整合分析，将不同单细胞测序样本整合成一个数据集，整合方法可以用来将数据对齐并整合成一个大型数据矩阵。 以下是使用Seurat 包中的Integration方法（占内存大，可用Harmony方法替代）的示例R代码： 安装并加载Seurat软件包： 10x格式的数据（经典文件格式）---#将3个文件解压缩并放在一个夹内 解压后如果为feature.tsv改为genes.tsv. # 读取数据2 data2 <- Read10X("文件存储路径/文件夹名2") . dim(data1) dim(data2) ##结果 …

2020年1月21日 · 典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是经典的挖掘视图相关 性的多视图子空间学习方法[38]，主要是计算两视图特征的最大线性投影，使得在投影空间中，两视图特征的相关性最大。

进行排序分析之前，首先要判断是选择线性模型（ pca 和 rda ）还是单峰模型 (ca 和 cca) 的排序方法。一般来说，如果物种分布变化大或者环境梯度变化大（多为自然环境取样环境变化梯度较大），选择单峰模型效果比较好，反之，选择线性模型，虽然单峰模型 ...

CCA分析 是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元 回归分析 相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。 此分析主要用来反映菌群与环境因子之间关系。 RDA是基于线性 模型，CCA是基于单峰模型。 分析可以检测环境因子、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。 RDA分析- Canoco 5. Canoco是一套在生态学及几个相关领域内使用ordination methods来进行多变量统计分析的最常用程序包。 使用教程. 01. 准备物种数据与环 …

Correspondence Analysis (CA), aka reciprocal averaging (Hill 1973), is an alternative to PCA for the analysis of sample × species data. Both techniques are eigenanalysis-based approaches. In addition, they both rely on a single matrix, and therefore are unconstrained or indirect gradient analysis methods.

典范对应分析（canonical correspondence analusis, CCA），是基于对应分析（CA）发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。 其基本思路是在对应分析的迭代过程中，每次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。 CCA要求两个数据矩阵，一个是物种数据矩阵，一个是环境数据矩阵。 首先计算出一组样方排序值和种类排序值（同对应分析），然后将样方排序值与环境因子用回归分 …

CCA的全称是典范对应分析 (Canonical correspondence analysis)，RDA的全称是冗余分析 (Redundancy analysis)。 CCA和RDA都属于 排序分析，理论上其实和 降维 分析有点类似，都是尽量的将变量进行负责的整合，是的 排在前几位的变量组合能够尽可能的解释更多的信息。 排序分析可以单独分析群落之间的关系，也可以分析群落与其环境之间的关系， 只使用群落物种组成的排序分析成为间接排序，而使用物种和环境因子进行的排序分析成为直接排序。 CCA和RDA …

2017年7月9日 · 典范对应分析（canonical correspondence analusis, CCA），是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。 其基本思路是在对应分析的迭代过程中，每次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。 CCA要求两个数据矩阵，一个是植被数据矩阵，一个是环境数据矩阵。 首先计算出一组样方排序值和种类排序值（同对应分析），然后将样方排序值与环境因 …