方法 | 全称 | 类型 | 数据要求和特征 | 适用场景和特点 |
PCA | 主成分分析 （Principal Component Analysis） | 线性降维方法 | - 适用于定量数据（数值型） - 假设数据具有线性结构 | - 寻找最大方差方向 - 用于数据简化和噪声去除 - 分析变量间的相关性 |
PCoA | 主坐标分析 （Principal Coordinates Analysis） | 距离矩阵分析 | - 基于样本间的距离矩阵 - 可使用任何距离度量（如Euclidean、Bray-Curtis） | - 适用于任何形式的距离或相似性数据 - 显示样本之间的相似关系 |
NMDS | 非度量多维尺度分析 （Non-metric Multidimensional Scaling） | 距离矩阵分析（非线性） | - 仅依赖距离矩阵 - 非参数方法，适合非线性数据 | - 适合处理非线性、高维数据 - 保留样本间的相对距离和排序关系 |
PLS-DA | 偏最小二乘判别分析 （Partial Least Squares Discriminant Analysis） | 监督学习方法 | - 适用于定量数据 - 结合PCA和回归分析 | - 强调变量间的差异 - 用于分类和组间差异分析 |
RDA/CCA | 冗余分析/典范对应分析（Redundancy Analysis/Canonical Correspondence Analysis） | 约束排序方法 | - 包含环境变量 - RDA适用于线性关系 - CCA适用于非线性关系 | - 分析物种与环境变量的关系 - 解释环境变量对群落结构的影响 |
PCA、PCoA、NMDS、PLS-DA、RDA/CCA分析的区别？
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