R cca и expect.cca в веганском стиле

У меня есть количество (данные) таблицы видов, которое состоит из дискретных количеств видов (столбцов) на образец (строку). Образцы разделены на 2 категории: контроль и напряжение, которые представлены в файле проекта в одной колонке: Состояние. Моя идея: удалить 10 выборок (тест), сделать CCA на (данные - 10 выборок) (поезд) и использовать CCA для предсказания координат 10 выборок.

train.cca ‹- cca (поезд ~ Состояние, данные = проект)

Вот результаты:

Собственные значения для осей с ограничениями: CCA1 0,078

123 неограниченных собственных значения (CA1 ... CA123)

Я могу представить объект cca с помощью plot (train.cca): введите описание изображения здесь

Цвета: синий (контроль) и красный (стресс).

Оси построены на координатах CCA1 и первом неограниченном собственном значении (CA1). Затем я попытался предсказать тестовые данные (10 образцов):

предсказать (object = train.cca, model = "CCA", type = "wa", newdata = test)

эта функция дает мне набор из 10 координат CCA1:

CCA1 0,92 0,25 0,13 0,41 1,49 0,18 0,99 1,44 2,03 0,17

У меня вопрос: как их разместить на участке? Все веганские примеры (? Pred.cca) имеют несколько координат CCA, поэтому я застрял с этим одномерным выводом, который я не могу представить на графике (я пропустил 10 координат CA1). Правильно ли я поступаю?


r prediction vegan
person Sara    schedule 14.11.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Это правда, что веганский возвращает оценки только для одного компонента ("CCA" или "CA") в predict. Таким образом, вам нужно получить компоненты по отдельности и объединить их с cbind(), если вы хотите получить результаты от нескольких компонентов, как в этом случае, когда компонент CCA имеет только одну ось:

ax1 <- predict(object=train.cca, model="CCA", type="wa", newdata=test)
ax2 <- predict(object=train.cca, model="CA", rank=1, type="wa", newdata=test)
ax12 <- cbind(ax1,ax2)
points(ax12) # to add points to an existing grapch
person Jari Oksanen    schedule 19.11.2018