PCOA分析图

pcoa分析图怎么看距离

pcoa（Principal Coordinate Analysis） 分析，是多元统计分析中使用频率较高的一种数据降维和分析的技术。pcoa分析中的距离是非欧式距离（如Jaccard距离，Bray-Curtis距离等）通过pcoa分析可以将高维度数据转化成低维度数据并可视化。散点图中每个点所代表的样本基于样本间的距离而在空间中自行摆放（不同的方向、位置、大‌小等）。

在pcoa分析图中，点越远表示样本关联性越小，点越近表示样本关联性越大。此外，也可以通过点的颜色或者大小来表示不同组中的样本。基于距离之间的相似性，‌在pcoa图的趋近中以类似的颜色或大小分配标记。对于不同颜色或者大小的数据点，我们可以根据其位置值得出样本之间的相似性。

在微生物领域，pcoa分析被广泛应用于分析微生物组的相似性，微生物样本的距离基于每个样本中微生物群落的相似性，基于代表样本的群落数量的差异来聚类关联。

通过多样性指数和pcoa分析的图像可以清晰的了解样本之间的相似性和差异性，并对微生物成分进行分类和分析。