PCOA无监督分组R语言

PCoA (Principal Coordinate Analysis) 是一种基于坐标变换的无监督数据分析方法，常用于生物统计学中的群集分析和生态位研究。它将高维数据通过主成分分析（PCA）降维到低维空间，然后在这个新坐标系中计算样本之间的距离，以此形成聚类。在 R 语言中，你可以使用 vegan 包来进行 PCoA 分析。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要安装 vegan 包，如果尚未安装，可以使用 `install.packages("vegan")` 命令。

2. 加载数据并预处理，例如读取csv文件或者OTU表（微生物群落数据）等。

library(vegan)
data <- read.csv("your_data.csv")

3. 对数据进行标准化或者中心化处理，以便于进行主成分分析：

scaled_data <- scale(data)

4. 进行 PCoA 变换：

pcoa_res <- pcoa(scaled_data)

5. 可视化结果，使用 plot() 函数绘制样点分布图，并可以根据需要选择不同类型的图形：

plot(pcoa_res, type = "n") # 创建一个空白图
points(pcoa_res, col = sample(1:10, nrow(pcoa_res), replace = TRUE)) # 给样点上色

6. 如果有分类信息，可以进一步用诸如 ordinate() 函数将分类变量添加到坐标轴上：

ordination_plot <- ordinate(pcoa_res, method = "PCoA", categories = your_classification_variable)