metaMDS {素食}距離而不是社區矩陣

Question

metaMDS {vegan}的幫助文件提到，人們也可以使用dist對象而不是comm參數中的社區數據。

所以，如果我運行以下，爲什麼我會得到不同的結果？我在這裏做錯了什麼，並且是metaMDS最終計算出不相似的不相似之處？

library(vegan) 
data(varespec) 
vare_dist <- vegdist(varespec, method="bray") 
vare_mds <- metaMDS(comm = vare_dist, autotransform = FALSE) 
# actually autotransform = FALSE doesn't seem to change the results 
plot(vare_mds, type = "t") 

vare_mds_2 <- metaMDS(comm = varespec, distance = "bray", k =2) 
plot(vare_mds_2, display = "sites", type = "t") 

# plots above are different and the stress values below as well 
vare_mds$stress; vare_mds_2$stress 
# [1] 0.1000211 
# [1] 0.1843196 

休耕這SO question不過，我覺得，使用autotransform = FALSE會解決這個問題。然而，我認爲價值並不是極端的因素才能引發轉型需求，所以似乎不適用於此。此discussion也沒有多大幫助。 具體來說，我有一個dist對象運行unifrac {picante}，我想我可以在metaMDS {vegan}中使用它。 PS：不幸的是，我不是一名生態學家，我正在竭盡全力將這個術語貶低。我只能要求你極度的耐心。

Answer 1

總之，給予相同的選項，metaMDS()調用不同點和社區將導致同一型號如果來自相同的隨機種子（NMDS涉及使用隨機起始位置的迭代算法）開始。

但是，你不使用相同的隨機種子適合你的例子不是問題的根源。您的兩個電話實際上會導致不同的結果，因爲輸入數據不同，因爲autotransform的默認值與社區數據和差異性有關。

autotransform是有差異，因爲它會影響實際轉換爲不相似性的數據。把它看作是一個預處理步驟，當你創建你的不同之處時，你並不是你。因此，您需要將autotransform = FALSE添加到第二個調用中，該調用與社區數據一致。

如果您運行下面的兩個調用

set.seed(1) 
m1 <- metaMDS(comm = vare_dist, autotransform = FALSE) 
set.seed(1) 
m2 <- metaMDS(comm = varespec, distance = "bray", autotransform = FALSE) 

，你會發現它們是相同的：以上

> procrustes(m1, m2) 

Call: 
procrustes(X = m1, Y = m2) 

Procrustes sum of squares: 
8.882e-16 

，發現配置是完全等價的高達機器精度，並兩種型號的應力統計數據相同

> m1$stress 
[1] 0.1000211 
> m2$stress 
[1] 0.1000211 

metaMDS()設計爲一個包裝（，細節部分來自?metaMDS）基本在一個特定的方式實現NMDS功能

功能metaMDS是一個包裝函數 調用等多種功能於明欽（1987） 建議合併成一個命令。

它根據輸入數據做出決定。這些決定中的一部分可以用來區分不同之處，就像autotransform的情況那樣，打算在分析之前應用這些決定。