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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？
浏览 0修改于2013-11-18得票数 1
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(dune, method="bray")dune.eu <- vegdist(dune, method="euclidean")dune.k <- vegdist(dune, method="kulczynski")
d
浏览 2修改于2013-08-29得票数 1
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我正在使用来自vegdist()包的vegan来计算森田的相似性指数。我的数据将站点名存储在第一列中。0 1 2 0 MTC 0 0 0 0 RLK 0 0 0 0这很好，但显然我没有任何网站名称：
1 2 3 4如何在使
浏览 4提问于2020-04-10得票数 1
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这个函数调用vegdist()来完成这个任务。
给metaMDS一个您已经创建的距离矩阵，可能使用vegdist() (与metaMDS()函数分开)。当我调用在第一种策略中创建的距离矩阵时，距离与从vegdist()函数得到的完全不同。我顺便读到，研究其他的东西，当metaMDS()调用vegdist()函数时，它是在多维空间中找到距离，而仅仅使用vegdist()是在一个一维中。本质上，我的问题是metaMDS()是如何用vegdist()调用和计算距离
浏览 6修改于2020-11-19得票数 3
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使用R包Vegan，可以使用vegdist函数生成距离矩阵：我想在演示文稿中实际显示距离矩阵，以帮助解释它的NMDS图是基于什么
浏览 5提问于2017-06-15得票数 1
我试图使用二进制数据进行分层聚类分析，对于距离矩阵，我应用了来自素食包的函数vegdist()：接下来，我使用了hclust函数，但我不确定是否应该使用vegdist()生成的不同矩阵或者尝试这样的东西
浏览 3修改于2020-11-18得票数 0
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ncol = 50)Obj2 <- vegdist(decostand(B,"standardize",MARGIN=2), method="euclidean&q
浏览 0修改于2014-09-22得票数 0
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我正在尝试使用以下代码创建相异矩阵：我得到了这个错误：
Error in vegdist(BC2_6b_OTU, method = "bray", binary = FALSE,
浏览 1修改于2017-06-09得票数 0
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我在四个函数中以jaccard系数为例：vegdist()、sim()、designdist()和dist()。我将使用这个结果进行聚类分析。n)test <- function1(30, 20)
dist1 <- vegdist
浏览 1修改于2016-03-08得票数 2
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我对vegdist函数有一些问题。我想用jaccard计算一个距离矩阵。我有二进制数据。DF=as.data.frame(MODELOS)DISTAN=vegdistncol(DF)],"jaccard")nsites <- 138037DF <- matrix(0,nrow=ns
浏览 6修改于2013-02-09得票数 0
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下面是提供一个可复制的示例的尝试：dis1 <- vegdist(varespec,method="jaccard")
groups <-
浏览 2修改于2014-03-17得票数 1
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我使用vegdist命令，设置upper=TRUE似乎不起作用，因为它继续为自己返回整个数据格式。获取我的BrayCurtis数据的实际代码：
df <- vegdist(my_data, method="bray", upper=TRUE) # upper is not working, returning
浏览 5修改于2022-04-28得票数 1
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bio.mean[order(a2.bio.mean$Site),]
a1.dist.centroid=vegdist(a1.coord.centroid,"e
浏览 0修改于2014-01-29得票数 6
(vegan) library("ggdendro") data(dune)
d <- vegdist
浏览 5修改于2021-04-22得票数 1
，x是具有列和行头的数据框aaa 0 1 0ccc 1 1 1d <- vegdistattr(*, "Upper")= logi FALSE ..- attr(*, "call")= language vegdist
浏览 1修改于2013-04-26得票数 18
columns, sites are numbered automatically upon import of txt file into RStudio
#monoMDS computes ordination
浏览 3修改于2012-11-30得票数 0
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首先进行Bray变换得到相似/不同矩阵(vegdist)，然后将hclust函数应用到矩阵中。我使用的脚本部分：community_matrix <- read.csv(choose.files(),sep=",",row.names=1)
d = (1 - vegdist
浏览 2修改于2017-09-10得票数 0
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我想在R中使用分层聚类算法，因此在这样做之前，我尝试用Bray方法在纯素包中使用vegdist()函数在R中创建一个距离矩阵。我得到了一个内存分配错误：library(vegan)
mydist <- vegdist
浏览 3修改于2015-12-16得票数 4
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我的代码：data = bin_mat[,1:10]mydist.jacc <- vegdist
浏览 1修改于2018-04-19得票数 0
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