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R软件中如何举办群落聚类阐明?

2017-12-05 08:00 星期二 所属: 其他教程 浏览:464

群落凭据物种相似形构成举办聚类阐明,可以用树状图较好的表示物种的构成干系。受到许多植被学家的重视。这里以R软件实现聚类阐明为例。


假如凭据物种构成的相似性做聚类阐明,那么可以用Jaccard指数(颠末转换的)。Jaccard指数只思量物种在两个样方间是否反复呈现,盖度在阐明的进程中并不起什么浸染。可是假如对乔木和灌木举办阐明,就可以思量个另外数量,计较样方物种构成的相似性的时候用Bray-Curtis指数。Jaccard指数和Bray-Curtis指数在浩瀚生态学相关的措施包中都是可以计较的。下面说一下在R软件中,团结vegan措施包,对草本样方的物种构成举办聚类阐明。


下面是在R中的详细操纵进程:


#第一步


#是矩阵的整理,发起先整理一下百般地的名录,成如下名目,再用R整理成物种矩阵。


plotname species


plot1 sp1


plot1 sp2


plot1 sp3


plot1 sp4


plot1 sp5


plot2 sp1


plot2 sp3


plot3 sp4


plot3 sp2


plot3 sp6


plot3 sp7


…..


#在Excel中,另存为csv名目,如存名称为 herbplots.csv。


#第二步 读取文件


herb.data<- read.csv(“D:/herb/herbplots.csv”, header=T)


#第三步 转换为 矩阵


pre.matrix <- table(herb.data)


#此时生成的矩阵,形式如下:


plotname sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7


plot1 1 1 1 1 1 0 0


plot2 1 0 1 0 0 0 0


plot3 0 1 0 1 0 1 1


#第四步 计较百般方的Jaccard间隔


plot.dist <- vegdist(pre.matrix, method=“jaccard”)



#间隔矩阵为一个半矩阵,形式如下


plot1 plot2


plot2 0.6000000


plot3 0.7142857 1.0000000



#第五步 利用UPGMA要领可能Ward法,对群落举办聚类


plot.hc <- hclust(plot.dist , “ave”)


#画图


plot(plot.hc)


plot(plot.hc, hang=-1)


#转换为dendrogram之后画图


dendro.plot<-as.dendrogram(plot.hc)


plot(dendro.plot, horiz=T)

 

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