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Principal Coordinates Analysis (PCoA)
Principal Coordinates Analysis is an eigenanalysis technique similar to PCA, except that one extracts eigenvectors from a distance matrix among sample units (rows), rather than from a correlation or covariance matrix.  In PCoA one can use any square symmetrical distance matrix, including semi-metrics such as Sorensen distance, as well as metric distance measures such as Euclidean distance.
PC-ORD 教程
特征空间中的物种距离
物种可以通过计算物种间的距离矩阵来比较它们的性状,从物种x性状矩阵开始。在数学方面,这与计算物种空间中的样本单元之间的距离矩阵相同,除了在这种情况下,对象是物种,它们的属性是性状,而不是作为样本单元和属性物种的对象。从特征菜单提供相同的距离度量,如物种空间中的样本单元之间的距离。

PC-ORD 教程
PC-ORD和R软件功能对比
虽然在PC-ORD和R中有许多相同的工具可用,但是用户体验从根本上不同。为了对R中的社区数据进行必要和适当的分析,您必须学习R编程语言,手动识别、搜索、下载“vegan”和各种其他的程序包,并根据需要修改代码以实现分析目标并获得合适的图形。PC-ORD软件操作简单、驱动的分析偏好选项、点击图形用户界面便利、交互式图形的功能很灵活、内置上下文敏感的帮助系统以及免费技术支持,这些在R软件里都是没有的功能。R软件鼓励用户开发脚本,PC-ORD还允许用户通过其“批处理”功能开发脚本,以及将用户开发的模块集成到菜单系统中。因此,PC-ORD使您能够快速、有信心地选择、运行和解释适当的分析,并在没有准备工作的情况下生成定制的、出版质量的图形。使社区分析的过程变得简单和*,以至于初学者实际上有可能做到这一点并且做得正确。PC-ORD不仅把您需要的大部分工具放在一个地方,而且因为编程已经为您完成了,您可以把时间花在探索数据、回答问题和测试假设等真正重要的事情上。PC-ORD帮助您确保可以清楚地看到数据集和目标的选项,并帮助您以强大的图形和详细的解释结果列表解释您的结果。
PD-ORD具备的而R软件没有的功能
Integrated:快速便捷的Windows菜单驱动分析和图形化集成到单个程序中。
Supported:及时的软件和分析问题反馈。
Flexible:菜单驱动的参数设置选项允许适当的定制分析。
Comprehensive:包括主要分析工具和社区分析的特工具。
Help System:广泛的上下文敏感帮助系统。
Advisor Wizard:帮助您决定如何转换和分析数据。
Decision Tree Poster:帮助您理解Advisor Wizard逻辑。
Step-by-Step Book:详细的向导手册。
Analysis Book:介绍各种分析方法。
PC-ORD 教程
Comparison of PC-ORD and R
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