Fw: [問題] distance matrix 能否作回歸?

[gsuper (Logit(odds))]

假設有一 distance matrix , 內有 3 samples 如下


      A     B      C
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A     0  0.75   0.36

B    NA     0   0.66

C    NA    NA      0
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再假設 ABC 三個分別代表生物棲息地

已知採樣時 , A = 36度C , B = 32度C , C = 18度C

可否轉成以下格式跑回歸?


    distance     溫度差
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AB    0.75   abs(36-32)=4
AC    0.36   abs(36-18)=18
BC    0.66   abs(32-18)=14
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純粹是突發奇想...
我還沒想到要怎麼解釋這樣的計算

有種從 "速度" 進入 "加速度" 的感覺

先請問看看有沒有顯而易見的不合理之處

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我用名為真心的卡牌說服你
這是我最後一張牌

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◆ From: 114.32.215.136
※ 編輯: gsuper          來自: 114.32.215.136       (12/06 20:41)
※ 編輯: gsuper          來自: 114.32.215.136       (12/06 20:41)
※ 編輯: gsuper          來自: 114.32.215.136       (12/06 20:42)

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※ 轉錄者: gsuper (114.32.215.136), 時間: 12/06/2013 21:11:11
※ 編輯: gsuper          來自: 114.32.215.136       (12/06 21:11)
→ clickhere:可能要有個不獨立的cov matrix.
→ andrew43:你可以查查 dbRDA 之類的多變量方法
→ andrew43:可以視為基於特定distance的多變量應變數與自變數的迴歸
→ andrew43:在R中我是靠package vegan全部做完. 參考看看.
→ andrew43:方便的話說明一下matrix是怎麼來的, 可能可以更清楚.
我也是在用 vegan ~~
你說的是 MDS 那些 function 吧

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每片樣本 , 是一個棲地微生物的菌相組成 , 內部含有約 200~1000 種細菌
proportional data 總和為 1 (可想像每片樣本是一圓餅圖)

distance matrix 方面 ,
因為歐氏距離等方法不太合理 , 採用演化距離 (UniFrac distance)

首先先以各個細菌的 16s rRNA 序列資料庫作為依據 (約 10000 種序列)
node 為細菌 , edge 為 16s rRNA sequence pairwise alignment 的 score
依照上述資料建了一棵演化樹

依賴這棵演化樹 , 一次 input 兩片樣本
計算 weighted UniFrac distance (tree-based & abundance-based)

概念上是
sum of occuped edge length and adjusted by abundance of bacteria

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我自己的感覺
是好像想出了一種新的分析
但還沒辦法掌握它
※ 編輯: gsuper          來自: 114.32.215.136       (12/07 17:20)
推 Wush978:最近CS有個很紅的東西叫做metric learning
→ Wush978:不知道和你的問題有沒有關係