素食主义者中的R cca和predict.cca

Question

我有一个物种表计数（数据），它由每个样本（行）的物种离散计数（列）组成。样本分为两类：控制和应力，在设计文件中用一列表示：条件。 我的想法是：删除10个样本（测试），对（数据-10个样本）（火车）进行CCA，然后使用CCA预测10个样本的坐标。

  

train.cca <-cca（火车〜条件，数据=设计）

以下是结果：

  

受约束轴的特征值：    CCA1   0.078

     

123个不受约束的特征值（CA1 ... CA123）

我可以用plot（train.cca）表示cca对象：

颜色：蓝色（对照）和红色（应力）。

轴基于CCA1坐标和第一个无约束特征值（CA1）构建。 接下来，我尝试预测测试数据（10个样本）：

  

预测（object = train.cca，model =“ CCA”，type =“ wa”，newdata = test）

此功能为我提供了一组10个CCA1坐标：

  

CCA1   0.92   0.25   0.13   0.41   1.49   0.18   0.99   1.44   2.03   0.17

我的问题是：如何将这些放置在地块上？所有纯素示例（？predict.cca）都有多个CCA坐标，因此我受困于无法在绘图中表示的一维输出（我错过了10个CA1坐标）。我在做正确的事吗？

Answer 1

的确，纯素仅返回"CCA"中一个成分（"CA"或predict）的分数。因此，如果要获得多个组件的结果，则必须分别获取这些组件并将其与cbind()组合在一起，例如在CCA组件只有一个轴的情况下：

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