R metaMDS 排序距离

Question

我一直在对我在不同采样点拥有丰富物种的数据集进行排序。我在 vegan 中使用 metaMDS() 来执行此操作。使用此功能，您可以:

1. 直接输入社区数据(行中的站点和列中的物种)并指定您希望它使用的距离类型(即 jaccard、brays curtis、euclidean 等)和函数调用 vegdist() 来做到这一点。

另一方面，你可以

1. 为 metaMDS 提供一个您已经创建的距离矩阵，可能使用 vegdist()(与 metaMDS() 函数分开)。

让我感到困惑的是，如果我执行第一个策略，我会得到一个答案，而当我执行第二个策略时(然后将该距离矩阵放入 metaMDS() 函数中)，我会得到一个完全不同的答案(非常不同的应力值，不同的排序坐标)。当我调用在第一个策略中创建的距离矩阵时，距离与我从 vegdist() 函数中获得的距离截然不同。我顺便读到，研究其他东西，当 metaMDS() 调用 vegdist() 函数时，它正在寻找多维空间中的距离，而只是使用 vegdist() 在一个维度上。

本质上我想问的是 metaMDS() 如何调用和计算 vegdist() 的距离(它是在多维空间中进行的吗？)以及如何这与简单地使用 vegdist() 本身有什么不同吗？希望通过理解这些差异，我可以辨别哪种方法最适合我的数据集。

    mrja<-read.table("example.txt")
    jac<-vegdist(mrja,method="jaccard")
    head(jac)
[1] 0.7910448 0.8721461 0.7157360 0.9075908 0.9335038 0.9104478 ###first six distances
    
    ordjac1<-metaMDS(jac,k=2)
    ordjac1$stress
[1] 0.169781
    ordjac1

Call:
metaMDS(comm = jac, k = 2) 

global Multidimensional Scaling using monoMDS

Data:     jac 
Distance: jaccard 

Dimensions: 2 
Stress:     0.169781 
Stress type 1, weak ties
No convergent solutions - best solution after 20 tries
Scaling: centring, PC rotation 
Species: scores missing

    ordjac2<-metaMDS(mrja,k=2,distance="jaccard")
    ordjac2$stress
[1] 0.2367037
    
    head(ordjac2$dist)
[1] 5.259303e-06 2.812693e-05 1.879357e-02 1.216611e-01 3.913638e-02
[6] 7.444730e-02   ###first six distances

    ordjac2

Call:
metaMDS(comm = mrja, distance = "jaccard", k = 2) 

global Multidimensional Scaling using monoMDS

Data:     wisconsin(sqrt(mrja)) 
Distance: jaccard 

Dimensions: 2 
Stress:     0.2367037 
Stress type 1, weak ties
No convergent solutions - best solution after 20 tries
Scaling: centring, PC rotation, halfchange scaling 
Species: expanded scores based on ‘wisconsin(sqrt(mrja))’

Answer 1

没有足够的信息，但也许 metaMDS 进行了一些改造和标准化。这可以在跟踪信息和打印输出中看到。例如，我们有

> metaMDS(varespec)
Square root transformation
Wisconsin double standardization
...
global Multidimensional Scaling using monoMDS

Data:     wisconsin(sqrt(varespec)) 
Distance: bray 

它告诉您数据首先经过平方根变换，然后进行威斯康星标准化。你看到这样的东西了吗？您可以通过在 metaMDS() 调用中设置参数 autotransform = FALSE 来关闭这些。您可以先向我们提供此信息。