t1 <- trans_beta$new(dataset = dataset, group = "Travel", measure = "bray") # PCoA, PCA and NMDS are available t1$cal_ordination(ordination = "PCoA") # t1$res_ordination is the ordination result list class(t1$res_ordination) # plot the PCoA result with confidence ellipse t1$plot_ordination(plot_color = "Travel", plot_shape = "Travel", plot_type = c("point", "ellipse")) + scale_fill_manual(values = my_colors)
时间: 2023-06-09 20:06:40 浏览: 52
这段代码是用R语言来创建一个新的对象,对象名为t1,它调用trans_beta类中的构造函数new来进行创建。同时,构造函数的参数包括数据集dataset,分组变量group为"Travel",相似性度量指标为"bray"。
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dataset = dataset.map(trans_fn)
As an AI language model, I do not have access to the specific context or information about the dataset and trans_fn mentioned in the code snippet. However, in general, the code is using the map() function to apply a transformation function (trans_fn) to each element in the dataset. The resulting dataset would have the same number of elements as the original dataset, but each element would be transformed according to the logic in the trans_fn function.
请翻译以下每一行代码:function [ trans_data ] = row_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_row = row / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : trans_row for j = 1 : col trans_data(i, j) = (data(i * 2 - 1, j)+data(i * 2, j))/2 ; end end for i = trans_row + 1 : row for j = 1 : col trans_data(i, j) = data((i - trans_row) * 2 - 1, j) - trans_data(i - trans_row, j); end end end
这段代码的作用是将输入的二维矩阵 `data` 沿着行方向进行一次小波变换,并返回变换后的矩阵 `trans_data`。
- `function [ trans_data ] = row_trans( data )`:定义了一个名为 `row_trans` 的函数,该函数有一个输入参数 `data`,表示需要进行小波变换的二维矩阵,返回值为变换后的矩阵 `trans_data`。
- `[row, col] = size(data);`:获取输入矩阵 `data` 的行数和列数,并将它们分别赋值给变量 `row` 和 `col`。
- `trans_row = row / 2;`:计算变换后矩阵的行数,即输入矩阵行数的一半,并将其赋值给变量 `trans_row`。
- `trans_data = zeros(row, col);`:初始化变换后的矩阵 `trans_data`,使其大小与输入矩阵 `data` 相同,并将其元素全部赋值为 0。
- `for i = 1 : trans_row`:循环变量 `i` 从 1 到 `trans_row` 进行遍历,表示要对前一半行进行小波变换。
- `for j = 1 : col`:循环变量 `j` 从 1 到 `col` 进行遍历,表示要对每一列进行小波变换。
- `trans_data(i, j) = (data(i * 2 - 1, j)+data(i * 2, j))/2 ;`:对输入矩阵 `data` 中的第 `i*2-1` 行和第 `i*2` 行的元素进行平均,并将结果赋值给变换后矩阵 `trans_data` 中的第 `i` 行和第 `j` 列的元素。
- `for i = trans_row + 1 : row`:循环变量 `i` 从 `trans_row + 1` 到 `row` 进行遍历,表示要对后一半行进行小波变换。
- `for j = 1 : col`:循环变量 `j` 从 1 到 `col` 进行遍历,表示要对每一列进行小波变换。
- `trans_data(i, j) = data((i - trans_row) * 2 - 1, j) - trans_data(i - trans_row, j);`:对输入矩阵 `data` 中的第 `(i - trans_row) * 2 - 1` 行和第 `j` 列的元素与变换后矩阵 `trans_data` 中的第 `i - trans_row` 行和第 `j` 列的元素进行差值运算,并将结果赋值给变换后矩阵 `trans_data` 中第 `i` 行和第 `j` 列的元素。