MVSP执行几种类型的特征分析协调:主成分分析(PCA)、主坐标分析(PCO)和对应/去趋势对应分析(CA/DCA)。它还进行典型对应分析(CCA),这是一种在生态学研究中非常流行的技术。
它还可以使用23种不同的距离或相似性度量和七种聚类策略进行聚类分析。双聚类选项允许您在一个步骤中生成变量和案例的树状图,以及原始数据矩阵的副本,其排序顺序与树状图相同。还可以执行约束聚类,从而保持原始输入数据顺序。多样性指数可根据生态数据计算;其中包括Simpson指数、Shannon指数和Brillouin指数。
功能特征
• 易于使用,现代Windows界面(可配置工具栏、上下文菜单、简单菜单结构)。
• 用户定义的选项会自动保存以供将来使用。
• 可保存桌面;您可以将当前分析会话的所有结果、图形和注释保存到磁盘,然后稍后将其恢复到您停止的位置。
• 不限数量的变量和案例(仅受可用Windows内存的限制)。
• 数据矩阵操作
1、内置电子表格式数据编辑器;包括完整的多级撤消功能、行和列删除和插入。
2、矩阵转置。
3、数据转置,使用对数作为基数10、e和2的平方根、Aitchison对数比率作为百分比数据和标准化。可以选择单个变量进行转置。
4、转置为地层研究的范围格式。
5、可将个别病例分配给预先*的小组;结果将显示在结果和图表上。
6、将多个数据文件合并为一个。
7、数据导入和导出;Lotus 1-2-3和Symphony、Excel、Quattro、xBase、Paradox、SIMSTAT、纯文本和Cornell Ecology Programs。
8、使用“导入预览”对话框简化了导入过程;允许您预览导入的数据和更改选项,以确保获得成功的结果。
• 分析
1、易于选择分析中包含的变量和案例;*修改原始数据。
2、主成分分析,具有以下选项:相关性或协方差矩阵、集中或非集中分析、用户定义的要提取的轴数,包括Kaiser和Jolliffe的平均特征值规则、用户定义精度水平。
3、主坐标分析,使用以下选项执行:使用任何类型的输入相似性矩阵、用户定义的轴数提取和精度级别。
4、对应分析,包括以下选项:Hill的分段去趋势、循环Jacobi或倒数平均算法的选择、稀有或常见分类群的加权和比例缩放、用户定义的提取轴数量和准确度水平、代表案例与变量的备选比例选择。
5、典型对应分析,一种在生态学研究中非常流行的技术,用于将环境变量纳入物种分布的排序中。
6、23种不同相似性和距离度量,包括Euclidean、平方Euclidean、标准Euclidean、余弦θ(或归一化Euclidean)、Manhattan度量、Canberra度量、Bray Curtis、chord、squared chord、卡方、平均和平均字符差距离;Pearson积矩相关和Spearman秩阶相关系数;相似性百分比、修改的Morisita相似性和Gower一般相似系数;Sørensen、Jaccard、简单匹配、Yule、Nei和Baroni Urbani Buser的二进制系数。
7、聚类分析,包括以下选项:七种策略(UPGMA、WPGMA、中值、质心、较近邻和较远邻以及较小方差(或Ward’s))、保持输入顺序的约束聚类(例如地层研究)、随机输入顺序、整体树状图生成。变量和案例的双重聚类,生成排序数据矩阵;允许在数据中看到模式。
8、多样性指数,包括以下选项:Simpson指数、Shannon指数或Brillouin指数、对数基数的选择、均匀度和物种数量。
• 图形
1、原始数据中变量的散点图(二维和三维)。
2、原始数据的盒须图。
3、PCA、PCO和CA/CCA结果的散点图(二维和三维)。
4、CA/CCA结果的联合图(变量和病例的散点图)。
5、PCA结果的Euclidean双点图(变量绘制为向量的病例散点图)。
6、CCA双点图,以环境变量为矢量,或者,对于标称变量,以质心。
7、PCA、PCO和CA/CCA结果的特征值的Scree图。
8、可以通过单击点来识别散点图上的点。也可以将标签应用于所有点。
9、将案例分配给组时,散点图显示每个组的不同符号。使用的符号和颜色可由用户定义。
10、聚类结果的树状图(基于图形和文本)。
11、放大图形以更近距离查看特定区域。
12、完全可定制;可以修改字体、标题、颜色、背景样式、轴缩放和位置、散点图符号的类型和颜色。保存所有设置以备将来使用。
13、将图形保存为BMP或WMF文件,或复制到Windows剪贴板以传输到其他程序。
系统需求
Microsoft Windows 98/Windows NT 4 or later (includingWindows ME/2000/XP/2003/
Vista/7/8/9/10/11)
• 8Mb RAM memory
• 5 Mb disk space
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词条
词条说明
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