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vpa函数python vpa函数在除尽之后( 二 )

IT技术指针


在结果中我们看Individual fractions部分即可 。
a为X1也就是命令中第二个数据框单独对群落变化的贡献 。
c为X2也就是命令中第三个数据框单独对群落变化的贡献 。
b为X1和X2的相互作用对群落变化的贡献 。
d为X1和X2无法解释的群落变化 。
使用plot()函数对结果进行可视化 。
plot(mod, bg = c("hotpink","skyblue"))
三种及以上的分类
对与将环境因子分为3类或4类的情况，可以将环境因子放在同一个数据框中 ， 之后使用formula的形式指定不同的分类因子 。
mod - varpart(mite, ~ SubsDens + WatrCont, ~ Substrate + Shrub + Topo,
mite.pcnm, data=https://www.04ip.com/post/mite.env, transfo="hel")
可以看到3种分类的结果就相对复杂一些，a-h的含义需要根据Partition table中的对应情况确定一下，这个我就不从头捋一遍了，感兴趣的朋友可以自行画个交集和并集的图分解一下 。
为什么不捋一遍结果呢，是因为可视化之后解释的比例就直接给出了????
plot(mod, bg=2:4)
VPA最多能将环境因子分为4组，再多就不行了，不过我想也几乎不会遇到能够将环境因子分为很多组的情况 。
下面是干货
做VPA分析对样本的数量有一定的要求 ， 记得最开始使用Canoco分析的时候，如果样本数小于环境因子数目减2，软件就会报错 。
也就是说 样本数目至少要比因子数目多2个  ， 不要问我为什么，我也不知道为什么，没研究过具体的算法 ， 我只是只要如果环境因子比样本数还多的话，就算做完了 ， 结果也很奇葩，根本没法解释 。
这对于一些大样本量的研究项目当然不成问题，但是对于一些经费有效的研究 ， 可能样本数目就会是使用VPA的一个限制因素 。
这里我有一个变通的方法，就是先 对不同分类环境因子做降维分析  ， 比如说PCoA，之后使用主要的PC的结果替代环境因子，从而达到降低实际使用因子数目的目的。
但是 具体使用前几个PC就要不断的尝试 ，根据结果进行调整了 。
对于结果的可视化 ， R默认的结果图确实不是很好看，关键还不太好调整，大家可以先默认出一个图，然后把每一部分的解释比例记下来，之后使用在线的Venn图绘制工具，画一个自己满意的只有圆圈的Venn图，再手动把解释比例和环境因子的名称给P上去
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