其他
PAST：最简便易用的统计学分析软件教程（二十五）----PCoA
本系列教程基于windows版本的PAST 3.0软件进行。
软件下载地址：扫描下方二维码，提取码：i274。
下载后的软件无需安装，双击“Past3.exe”即可打开软件进行使用。
PCoA
PCoA全称为Principal Co-ordinates Analysis (主坐标分析)，其与PCA一样，均为一种降维得到数据中主要元素和结构的方法。
不同之处是PCA应用欧式距离进行分析，因此只适用于变量与环境梯度是线性响应的情况，得到的主成分是变量之间的线性组合。
PCoA基于距离矩阵进行分析，具有更广的适应性，同时PCoA的主坐标并不是变量的线性组合，而是依赖于距离矩阵的变量复杂函数。
进行PCoA分析的数据与PCA一致，选择数据后，点击Multivariate按钮下Ordination标签中的Principal coordinates (PCoA) 选项可以根据不同的相似性和距离计算方法对样品进行PCoA分析。
Summary
Summary一栏中会给出各个coordinates对应的eigenvalues和解释比例。
Similarity index中可以选择不同的计算方法：
Transformation exponent选项可以提高分析的可信度，默认为c=2，提高此值，可以降低弓形效应。
Scatter plot
Scatter plot一栏会根据选定的coordinates对样品进行绘图，其中选项和图像解释与PCA一致。
Scores
Scores一栏为具体的corrdinates对应的值，也就是绘图所使用的数据。