2017-06-07 13 views
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私は、3つの健全なクラスに属する16の異なるサンプル(木部の木の組織)からの真菌種の豊富な表を持っています。プロット中の軸の破損metaMDS

私はこれらのサンプルの類似度をヘルスクラスに応じて視覚化したいと考えています。 は私がmetaMDS(ビーガンパッケージ)を実行し、metaMDSからの出力をプロットしている、ここで得られた距離の例です(data_mds)

 NMDS1  NMDS2 
1 -25.82806 -0.216970172 
2 -24.59347 -0.377391024 
3 -25.80740 0.268355050 
4 -23.41391 -0.793553278 
5 -25.93017 0.179795622 
6 -25.39369 0.471681826 
7 -25.29794 0.044754740 
8 -24.68337 1.612166365 
9 400.26576 0.003309978 
10 -23.21608 -0.632045558 
11 -22.67440 0.268931564 
12 -23.93604 0.551203963 
13 -23.55546 -1.304642023 
14 -25.77035 -0.989877602 
15 -25.77835 -0.226395569 
16 -24.38708 1.140676118 

私はそれらをプロットすると、試料9は、すべてのグラフを歪曲されますので、他のすべてを15個のサンプルが1つの場所で重複します(図のように)。

15 samples overlapping and sample no.9 alone

私は2つのグループの間のギャップを作成するgap.plotを使用して試みたが、私は15個のサンプルがより分離されたプロット(x軸及びy軸の両方)を作成する方法を見つけ出すことができませんサンプル9のために別の部分を持っています。 このコードでは、2つの別々のプロットを作成することができましたが、図2に示すように、15個のサンプルはx軸に広がっていません。

graphs divided but with the 15 samples not spaced on the x axis

nmds_plot <- plot(data_mds, main = "NMDS", type="none") 
gap.plot(nmds_plot, gap=c(300, 350), gap.axis="x", xlim=c(-30, 500), ylim = c(-2, 2)) 

cols <- c("darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise","darkturquoise", 
     "grey0","grey0","grey0","grey0", 
     "chocolate1","chocolate1","chocolate1","chocolate1") 
pch_data_mds<-c(15,15,15,15,15,15,15,15,17,17,17,17,19,19,19,19) 

points(nmds_plot, col=cols, pch=pch_data_mds, cex=1.4) 

abline(v=0, col="gray59", lty="dotted") 
abline(h=0, col="gray59", lty="dotted") 

colsleg <- c("darkturquoise", "grey0", "chocolate1") 
legend("topright", legend = c("Low", "Medium", "High"), col=colsleg , pch=c(15,17,19), cex=0.5, title = "Vitality classes") 

は助け

答えて

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あなたが不連続と外れ値を持っていただきありがとうございます。順序図に軸ブレークを持たせる方法はありませんが、結果はそのままです。ただし、xlimylim引数を使用して、プロットを目的の範囲に制限することができます。通常、両方の制限を与える必要があります。なぜなら、整理プロットは等しいアスペクト比を持つからです。しかし、多くの場合、オーバーレイされた点群の中に構造がほとんど見出されませんが、外れ値に対処する必要があります。多くの場合、外れ値は他の点と共通点を持たないことです。異常値を削除すると、しばしば役に立ちます。場合によっては、metaMDSコールでnoshare = TRUEを設定すると便利です。

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ありがとうございました! 私は、整理図では軸が壊れないと思っていましたが、誰かがそれを回避する方法を見つけたと思っていました。 私はnoshare = TRUEで試してみましたが、私の場合は役に立ちませんでした。「データは2つのグループで切断されています」というエラーメッセージが返されます。 外れ値を取り除く私は素敵なプロットを得ましたが、外れ値を表示するのは関連性があると思っていました。しかし問題はありませんが、私はデータ分析セクションでそれを書き留めます。 – Nanuk

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大量のデータに共通するものがない異常値がある場合は、それがどれくらい共通しているかを示すことはできません。 **それらの類似点をマッピングするためには、サンプリング単位間で何か共通でなければなりません。 –