简单的Bray-Curtis相异度矩阵帮助:素食
Bray-Curtis相异度矩阵是一种常用的生态学指标，用于衡量不同样本之间的相似性或差异性。它基于样本中物种的相对丰度数据，通过计算物种组成的差异程度来量化样本之间的相异度。
Bray-Curtis相异度矩阵的计算公式如下：
BC = 1 - (2 * S) / (S + A + B)
其中，S表示两个样本共有的物种的相对丰度之和，A表示样本1中独有的物种的相对丰度之和，B表示样本2中独有的物种的相对丰度之和。计算得到的BC值越接近0，表示两个样本的相似性越高；BC值越接近1，表示两个样本的差异性越大。
Bray-Curtis相异度矩阵在生态学研究中具有广泛的应用。它可以用于比较不同生态系统的相似性，评估物种多样性的变化，研究物种组成的空间分布等。通过计算样本之间的相异度，可以揭示不同样本之间的生态差异，帮助科学家理解生态系统的结构和功能。
在腾讯云的生态系统中，可以利用腾讯云提供的云计算服务和工具来处理和分析Bray-Curtis相异度矩阵相关的数据。例如，可以使用腾讯云的云服务器、云数据库、云存储等基础设施服务来存储和处理大规模的生态数据。同时，腾讯云还提供了人工智能和大数据分析服务，可以帮助科学家更好地理解和利用Bray-Curtis相异度矩阵的结果。
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我想对R中的CAP执行“留一法交叉验证”(LOO-CV)。CAP是通过使用R包vegan中的capscale计算得出的，它是主坐标的规范分析，类似于rda或cca，但基于另一个相似性矩阵，在我的例子中是Bray-Curtis。我发现在predict.cca中有一个函数calibrate.cca，但是我不能让它工作。
这就是我所拥有的(基于素食中可用的样本数据mite )
library(vegan)
data(mite, mite.env)
str(mite.env) #"SubsDens", "WatrCont", "Substrate", &
浏览 2提问于2020-07-15得票数 0
我实现了一个使用jaccard相似度构造距离矩阵的函数：
import pandas as pd
entries = [
{'id':'1', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'},
{'id':'2', 'category1':'100', 'category2': '0',
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mydata_dend <- fviz_dend(mydatad, cex = 0.5, k = 2, palette = "jco")
## use factoextra and ggplot2 for visualization 然后我尝试在NbClust中使用相异矩阵： NC <- NbClust(data = NULL, diss = mydatadd, distan
浏览 69提问于2020-08-17得票数 2
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我正在尝试使用R语言对类似的文档进行聚类。作为第一步，我为我的文档集计算术语-文档矩阵。然后，为之前创建的术语-文档矩阵创建潜在语义空间。我决定在实验中使用LSA，因为仅使用术语文档矩阵进行聚类的结果非常糟糕。是否可以使用创建的LSA空间构建相异矩阵(使用余弦度量)？我需要这样做，因为我使用的聚类算法需要一个相异矩阵作为输入。
下面是我的代码：
require(cluster);
require (lsa);
myMatrix = textmatrix("/home/user/DocmentsDirectory");
myLSAspace = lsa(myMatrix, di
浏览 3提问于2013-03-06得票数 2
2回答
在boolean用户偏好矩阵的推荐模型中，推荐实验室R包使用Jaccard方法中的参数'alpha‘的作用是什么？即
method="Jaccard",param=list(...,alpha=0.5)
我看到了IBCF的代码，他们使用了一个不同的函数。但是这个函数并没有在官方的CRAN PDF中为推荐实验室包进行定义。有没有人能帮帮忙？
浏览 5提问于2014-06-26得票数 1
我正在使用APCluster对一组数据点进行集群。由相关矩阵生成的相似性矩阵具有几个"NA“值。APCluster是否容忍相似性矩阵中的"NA“，或者它是否会发出沙沙声？谢谢。
浏览 11提问于2017-08-09得票数 0
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我有一个单词共现矩阵，如下所示。我想使用MDS来减少维度并绘制它。在sklearn中有一个函数model = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed', random_state=1)，要应用模型output = model.fit_transform(input)，我的理解是输入应该是一个相异矩阵，而不是我拥有的相似性矩阵。对吗？有没有一个函数可以用来转换这个共现的相异矩阵？我对此还很陌生。非常感谢你的帮助。
co-occurrence matrix :
word1 word2 wor
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我正在尝试使用这些数据创建一个Bray-Curtis相异度矩阵，以基于单位努力捕获量(CPUE)来调查从2017采样年到2019采样年的社区变化。2017和2019将被视为不同的“站点”，因此我可以计算这两个站点之间的组成差异。
我最感兴趣的是在每个生命阶段(成鱼和幼鱼)，本地鱼与非本地鱼之间的关系。老实说，我甚至不知道从哪里开始。任何帮助都是非常感谢的。以下是数据
Species Year Age_Class CPUE
1 Native Fish 2017 Juvenile 0.01538462
2 Native Fish 2017 Adu
浏览 44提问于2020-02-06得票数 0
在比较疾病和对照细菌基因的差异表达，然后计算布雷-柯蒂斯相异度，然后绘制PCoA图时，我在使用DESeq2的结果时遇到了麻烦。
我已经将DESeq2的输出另存为数据框。它由6000行基因名称和两列组成，一列表示p值(均为<0.05)，另一列表示log2FOldChange > 1。数据框称为siggenes1。在运行Bray-Curtis和PCoA之前，我需要对我的数据进行标准化吗？我以为这已经通过DESEq2完成了，但是看看我能提供的代码，我在执行DESeq2时没有包含normalisation=T。
或者在使用DESeq2之前，我需要使用扫描函数对初始数据进行归一化吗？
我的B
浏览 0提问于2019-11-16得票数 0
我想要可视化文本文档的相似性，我正在使用scikit learn的TfidfVectorizer作为tfidf = TfidfVectorizer(decode_error='ignore', max_df=3).fit_transform(data)
然后以cosine_similarity = (tfidf*tfidf.T).toarray()格式进行余弦相似度计算
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我第一次尝试使用networkx库，尝试使用我制作的约有500个元素的差异矩阵来绘制图形，
array([[0. , 0.56666667, 0.41666667, ..., 0.8037037 , 0.89814815,
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[0.41666667, 0.35833333, 0. , ..., 0.8037037 , 0.981
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我有一个数据集，其中包含每行的分类特征和数字特征。我想为每个特征(列)选择不同的相似性度量，并在数据上执行分层聚类。有没有办法在Matlab中做到这一点？
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我想使用hclust对数据进行集群。但是我不想使用" dist ()“来生成dist对象。然后我发现我不能将对称矩阵作为距离矩阵传递给hclust。
如何将对称矩阵转换为"dist“对象？
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我想测量汉明序列的相似性，其中替换成本不是基于观察到的序列中的替换率，而是基于不同状态研究区域内的空间自相关性(状态因此与DNA无关，而是其他一些东西)。
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如果我使用大于1的距离，即我试图为更大的距离制作一个矩阵，我是否能够检测到大块的暗像素？
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下面是一个简化的示例数据帧：
Site = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J")
PoolNumber = c(1, 3, 4, 2, 4, 1, 2, 3, 4, 4)
Sp1 = c(3, 10, 7, 0, 12, 9, 4, 0, 4, 3)
Sp2
浏览 15提问于2018-07-06得票数 3
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我使用Bray-Curtis在社区数据和环境矩阵(包含两个级别的因子和6个连续变量)上运行adonis，并且我总是采用1 df，但情况并非如此。可能这里有一个bug。
另请参阅adonis中的示例
data(dune)
data(dune.env)
str(dune.env)
adonis(dune ~ Management*A1, data=dune.env, permutations=99)
尽管A1是一个数值变量，但结果提供了1df。
浏览 2提问于2018-12-26得票数 0
假设我有一个包含向量列的kxn数据数组，并在这些向量上定义了一个距离函数。如何将kxn数组转换为另一个形状相同的数组，以便转换后的向量中的欧几里得范数是由给定距离函数导出的范数？我知道你可以通过给定的距离函数直接计算数据的距离矩阵，并由此推导出R^k中的坐标。但是这种方法非常昂贵，特别是当距离函数的复杂度为O(n^2)或更高时。所以我想知道有没有更简单的算法来做到这一点。
浏览 1提问于2020-09-08得票数 3
我有一个社区矩阵(样本x动物种类)。多年来，我每周都会对动物进行采样(在这个例子中，是三年)。我想弄清楚采样时间(开始周和持续时间又称为周数)影响物种丰富度。以下是一个示例数据集：
Data <- data.frame(
Year = rep(c('1996', '1997', '1998'), each = 5),
Week = rep(c('1', '2', '3', '4', '5'), 3),
Species1 =sample(0:5, 15
浏览 5提问于2016-08-25得票数 1
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使用嵌套for循环填充距离矩阵
、、、、
我在使用数据(“蝶形”)集时遇到了问题。问题是：
问题4:安装“ade4”包，后跟数据(蝶形)。我们的问题是：“遗传相似性是否与蝶群之间的地理距离相关？”使用我们称为d1的距离度量来填充遗传距离矩阵。执行Mantel随机化测试并解释结果。使用距离测量d2重复测试。有什么不同吗？将for-loop代码显示为答案的一部分，以及Mantel随机化测试中的散点图和随机化图。
下面是用于计算相异度的函数。我不懂如何
dissimilarity <- function(p1, p2){
d1 <- sum( abs(p1 - p2) / 2 )
d2_num <- sum(p1*p2)
浏览 0提问于2018-09-23得票数 0
1回答
我在哪里可以找到一种实现级别的共生矩阵方法，用于从C#上的颜色纹理中提取特征值？(当然还有源代码)。需要计算的参数有:平均值、标准差、对比度、相异度、均匀性和能量。
浏览 2提问于2013-08-10得票数 2
1回答
相似性匹配算法
、、
我正在搜索算法，文章，书籍或其他任何关于匹配过程的东西。因此，目前我正在编写类似于DatingApp的东西，并且我计算了很多匹配。所以我寻找一种方法来解决这个问题。
谢谢你的任何提示
浏览 5提问于2016-07-28得票数 0
1回答
每次尝试对已经使用seqformat转换为STS格式的数据运行seqdef时，我都会看到这个错误。我的数据帧示例如下所示
head(df.new, 10)
user_id orderdate cart to
1 8 1 produce 30
2 8 31 produce 60
3 8 61 produce 70
4 8 71 produce 92
5 10 1 produce 30
浏览 1提问于2017-07-07得票数 1
1回答
我正试着从R做一个Jaccard分析。 但是，在处理之后，我的结果列是NULL。 我从很多方面尝试过解决方案，但问题仍然存在。 有谁能帮帮我吗？ #######################PROCESSING JACCARD ANAYLSIS###################
Jaccard = function (x, y) {
M.11 = sum(x == 1 & y == 1)
M.10 = sum(x == 1 & y == 0)
M.01 = sum(x == 0 & y == 1)
return (M.11 / (M.11 + M.10 + M.
浏览 15提问于2020-04-17得票数 0
1回答
我想生成一个简单的符合矩阵，我已经寻找了R包，但到目前为止还找不到一个做这个计算的，我不知道这个矩阵的英文术语是否与葡萄牙语的不同……所以，这就是我需要做的。
我有一个矩阵：
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 1 2 1
[2,] 1 2 3 1
[3,] 2 3 1 2
[4,] 1 2 3 3
将计算符合矩阵，逐行比较每个元素，以生成与以下公式的相异距离：
Diss = 1 - (Coincidences / (Coincidences + Discordance))
所
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
1回答
可以在分层凝聚聚类中重叠聚类。我在R中实现了一个距离矩阵，并绘制了集群，但结果显示集群彼此重叠。
library(rioja)
View(dissimilarity)
dissimilarity=as.dist(dissimilarity)
#diss=dist(dissimilarity,method='canberra')
clust1=chclust(dissimilarity,method = "coniss") #To plot the dendogram using coniss method
#clust=chclust(dissim
浏览 4提问于2017-02-19得票数 0
2回答
我有相当大的数据(1140万条记录和9个变量)。变量由顺序、标称和连续数据类型混合组成。因此，我选择Gower方法来计算相异矩阵来处理混合数据类型。然而，数据的大小太大而无法计算。然后，我发现了另一个有趣的方法，称为CLARA，它使用样本来计算聚类，然后将聚类分配给其他数据点。问题是我找不到合适的度量来计算混合数据类型的距离。换句话说，在clara in cluster package和clara_medoids in ClusterR package中都没有Gower选项(这是我在R中所能找到的所有clara )。
为什么CLARA中没有gower选项？我该怎么办？
浏览 1提问于2018-05-28得票数 0
在查看sklearn.cluster和亲和传播的文档时，我没有看到任何可以计算集群中的错误的东西。这是存在的吗?或者这是我必须自己写的？
更新:让我提出一个可能的想法：
有了亲和力传播，我们就有了一个相异矩阵(这是一个衡量每一行彼此之间有多不相似的矩阵)。当AP完成时，我有了所有的标签分配，它们属于哪个集群。如果我从矩阵中获取相异度度量，会怎么样？例如，假设在10x10矩阵中，点3是我的聚类，标签4被分配给样本3。例如，质心和标签之间的差异是-5。假设分配给这个质心的另外两个标签的差异度分别为-3和-8。现在如果我说总误差是-16/3。如果我有另一个星团，不同的测量值是-2，-3，-2，-3，
浏览 6提问于2019-02-08得票数 0
最近，我想在零模型方法下使用棋盘分数来计算共生分析的pvalue，这篇论文采用了“使用网络分析来探索土壤微生物群落中的共生模式”。
不幸的是，本文没有很好地描述素食包的命令和参数的用法。
我相信在R中一定有一些素食包的专家来做这种基于零模型下棋盘分数的共现分析。
有没有人可以帮助我在R中空模型下计算C-score的脚本或命令和参数？
这个C-score是否会返回一个pvalue矩阵，我可以用它来指示共同出现的情况？
浏览 1提问于2013-02-25得票数 0
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2回答
我必须使用R创建一个距离矩阵。我的数据在一个包含300行和10列的Excel文件中。我必须创建基于第9列的值的距离矩阵。例如
s s s s s
s 1
s 2 2
s 3 3 4
s 4 4 7 3
s 5 5 8 2 8
如何创建这种类型的矩阵？
浏览 0提问于2011-08-03得票数 2
2回答
实现聚类的邻近度矩阵
、、、
请原谅，我是这个领域的新手，所以如果这个问题听起来微不足道或基本的话，请原谅。
我有一组数据集(具体地说是词袋)，我需要通过使用它们彼此之间的编辑距离来生成接近度矩阵，以找到并生成接近度矩阵。
然而，我很困惑如何在矩阵中跟踪我的数据/字符串。我需要邻近度矩阵来进行聚类。
或者，在这个领域，你通常是如何处理这类问题的。我使用perl和R来实现这一点。
下面是我用perl编写的一个典型代码，它从包含我的词袋的文本文件中读取内容
use strict ;
use warnings ;
use Text::Levenshtein qw(distance) ;
main(@ARGV)
浏览 0提问于2011-08-09得票数 6
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1回答
我有一个距离/相异矩阵(30K行，30K列)，它是在循环中计算并存储在ROM中的。
我想在矩阵上进行聚类。我导入并集群如下所示：
Mydata<-read.csv("Mydata.csv")
Mydata<-as.dist(Mydata)
Results<-hclust(Mydata)
但是当我将矩阵转换成dist对象时，我得到内存限制错误。我该怎么处理呢？我可以在循环/分块中运行hclust算法吗？我的意思是我将距离矩阵分成块，然后在循环中运行它们？
浏览 6提问于2018-10-28得票数 1
我正在使用vegdist()函数在R包素食中为物种丰富数据集生成一个关联矩阵(产生的关联矩阵为936×936)。我希望能够将这个关联矩阵转换成一个数据或格式，作为一个export/extract/coerce .csv写入，这样我就可以使用它进行后续的分析了。我知道您可以使用vegdist()的输出进行排序，或者使用热图(coldiss())可视化，但在这种情况下，我希望能够看到和操作原始的关联矩阵。
有什么想法吗？我不确定在这种情况下样本数据是否真的有帮助，因为它是一个如此大的数据集。
浏览 0提问于2013-11-18得票数 1
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我在R中使用素食包中的estimateR函数来估计各种chao多样性估计。但是，对于se.chao1中的所有样本，它将返回0；对于S.ace和se.ace，它将返回NaN。此外，S.obs和S.chao1列具有相同的值。
数据集是一个绝对丰度矩阵，其数字从0到高值变化。
dataset <- c(
0, 0, 57550, 0, 0, 2649956, 0, 0, 0, 0, 0, 402418, 0, 292221, 0, 0, 11408954,
879793, 7046, 91526835, 882521, 0, 0, 12258322, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
浏览 11提问于2021-03-05得票数 0
2回答
我是R的新手，我想从R中导出一个具有相异矩阵的文件。到那时，我已经写道：
x<-read.table("C:\\Users\\A\\Documents\\R\\new all.csv",
header=T,sep=";",row.names=1)
library(betapart)
beta<-beta.pair(x[,1:192], index.family="sorensen")
我应该使用哪个函数来导出它？干杯
浏览 1提问于2012-10-01得票数 2
感谢您阅读我的帖子。我有一个二进制矩阵(0,1)，其中变量在列，实例在行。我尝试通过对每行中的元素求和来计算实例(行)的分数。但是，我希望对每一行单独应用相异子设置，其中我只对非冗余变量求和。对于两个变量X和Y，我使用的相似度是
sim= |intersect(X,Y)| / | unity(X,Y)|
我知道我可以进行通用的数据约简，以删除高度相关的变量，但在我的例子中，由于数据稀疏，我更喜欢保留所有变量，然后对每一行应用相似性校正。已经计算了相似矩阵的平方，我如何循环各行来校正求和？谢谢。
浏览 3提问于2018-02-27得票数 0
用户的当前数据集如下所示。对于加入的任何新用户，我需要在数据集中找到最相似的用户。 ? 早些时候，我曾尝试在一个特定的特征上使用pivot命令创建一个稀疏矩阵，然后使用corrwith方法。我怎么做才能同时考虑到所有的功能呢？我需要的只是一个现有用户的id。
浏览 15提问于2019-07-01得票数 0
我有一个非常大的csv文件(大约9100万行，所以for循环在R中花费了太长的时间)关键字之间的相似性(大约50,000个唯一关键字)，当我读入data.frame时，它看起来像这样：
> df
kwd1 kwd2 similarity
a b 1
b a 1
c a 2
a c 2
这是一个稀疏列表，我可以使用sparseMatrix()将其转换为稀疏矩阵：
> myMatrix
a b c
a . 1 2
b 1 . .
c 2 . .
但是，现在我想把它转换成dist对象。我尝试了as.dist(myMatrix)，但得到的错
浏览 2提问于2012-09-12得票数 1
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1回答
嗨，所以我正在试图绘制汇编数据的nmd，它位于R.中的bray-curtis不同矩阵中，我已经能够应用ordielipse()、ordihull()，甚至根据hclst()的cutree()创建的组因子来改变颜色。
例如，使用素食包中的沙丘数据
data(dune)
Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray)
Dune.mds <- metaMDS(Dune, distance = "bray", k=2)
#hierarchical cluster
clua <- hclust(Dune.dis, "
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
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2回答
我试图使用nbclust函数，但得到错误："Error in t( jeu ) %*% jeu: requires numeric/complex matrix/vector arguments“这是我运行该函数的方式：
NbClust(input_data, diss = dissimilarity_matrix,
distance = NULL,
min.nc=2, max.nc=5, method = "ward.D2",
浏览 0提问于2015-07-09得票数 5
1回答
我使用clustal omega获得了500个蛋白质序列的距离矩阵(它们彼此同源)。
我想使用亲和传播来对这些序列进行聚类。
最初，因为我手动观察到距离矩阵只有0到1之间的值，0距离= 100%同一性，所以我推断我可以只使用(1 - distance)来获得亲和力。
我运行了我的代码，集群看起来很合理，我认为一切都很好……在我读到这篇文章之前，亲和力矩阵通常是通过应用“热核”从距离矩阵计算出来的。就在那时，所有的地狱在我的脑海中爆发了。
我有没有搞错亲和力矩阵的概念？有没有一种计算亲和力矩阵的简单方法？scikit-learn提供了以下公式：
similarity = np.exp(-beta
浏览 1提问于2013-04-21得票数 5
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1回答
我有一个CCA在素食，并试图绘制它，但只得到一个非常基本的情节，我想知道我如何才能自定义的情节-改变颜色的物种单词和箭头，在点，改变大小的单词在绘图上…这是我用来制作CCA并绘制它的代码(在Vegan中)：
spe.cca <- cca(spdata~.,env)
plot(spe.cca, choices=c(1,2), display=c('sp','bp'), scaling=2)
spdata是物种丰富的信息，env是环境数据的矩阵。我只想在图上显示环境变量和物种(而不是样本/站点)。
浏览 8提问于2019-11-20得票数 0
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我正在使用素食包在R中绘制NMDS，分析社区相似性。这是基于社区矩阵，其中包括不同的治疗方法：
NMDS=metaMDS(community_matrix,k=2,trymax=100)
plot(NMDS)
有人能告诉我如何画箭头来显示单个物种对处理的反应吗？
浏览 2提问于2013-05-24得票数 0
1回答
所有关于谱聚类的文献都使用相似度矩阵作为谱聚类算法的输入。
是否也可以使用成对距离矩阵？我还没有看到任何版本的频谱聚类代码会使用parwise距离。我在matlab中实现了谱聚类，它有一个函数pdist，这个函数的输出是成对距离矩阵。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
我正在使用来自几个不同采样站(站)的一组物种计数(计数)。我已经使用scikit bio的pw_distance函数计算了每对可能的样本站点之间的布雷-柯蒂斯相似度。这会产生一个距离矩阵，其值在0到1之间。到目前为止还不错。
我想使用这个距离矩阵来生成一个树状图，显示样本站点是如何聚集在一起的。我使用scipy的hierachy.linkage函数来查找树状图的链接，然后用hierarchy.dendrogram绘制。
下面是我的代码：
from skbio.diversity.beta import pw_distances
from scipy.cluster import hierarc
浏览 0提问于2018-02-06得票数 1
OpenCV内置了很多匹配器，比如KNN和BruteForce。我想知道是否存在一些函数，我可以计算两个特征之间的“成本”，并自己进行匹配。基本上，我有两个cv::Keypoint对象，每个对象都有128个向量。理想情况下，如果有一些函数可以接收它们并提供单个分数输出，或者可能有一些其他启发式方法，这将是很好的。
浏览 6提问于2016-08-30得票数 0
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目标
我想对我的数据集中的样本(行)进行分层聚类。
我所知道的：
我见过使用R中的dist()函数使用欧几里德距离等创建距离矩阵的示例。我还看到相关性用于在变量(列)之间创建相异(或相似性度量)。
我想做什么？
我想使用相关性为数据中的行创建一个距离矩阵。因此，我希望使用每行之间的相关性，而不是dist()中的欧几里德距离。但可用的methods不包括相关性。我有办法做到这一点吗？这可能不是一种常见的做法，但我认为它适合我的应用程序。
浏览 0提问于2015-05-18得票数 5
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