R语言入门：vegan包vegdist()函数的解释与用法

1、基本介绍

vegan包中的vegdist()函数是用于计算生态学研究中样本间距离或相异性的函数。该函数主要用于计算样本之间的距离矩阵，以便进行后续的聚类分析(Cluster Analysis)、非参数多样性测试(Non-parametric Diversity Testing)、主坐标分析(PCoA分析)等。

目的：计算样本之间的距离矩阵，用于比较它们之间的相似性或差异性。
输入：通常是一个数据矩阵，其中行代表样本，列代表各个特征或物种的相对丰度。
输出：距离矩阵，其中每个元素表示两个样本之间的距离或相异性。

2、基本语法及参数解释

vegdist(x, method="bray", binary=FALSE, diag=FALSE, upper=FALSE,
        na.rm = FALSE, ...)

参数解释：

x：数据矩阵，其中行代表样本，列代表各个特征或物种的相对丰度。
method：距离计算方法。这是一个字符串参数，用于指定计算距离的方法。常见的方法包括："manhattan", "euclidean", "canberra", "clark", "bray", "kulczynski", "jaccard", "gower", "altGower", "morisita", "horn", "mountford", "raup", "binomial", "chao", "cao", "mahalanobis", "chisq", "chord", "hellinger", "aitchison", 或 "robust.aitchison"
binary：逻辑值，用于指定是否计算二元指数。如果为TRUE，则使用二元数据计算距离；如果为FALSE，则使用定量数据计算距离。默认值为FALSE。
diag：逻辑值，用于指定是否计算对角线上的距离。如果为TRUE，则对角线上的距离将被计算并返回到结果中；如果为FALSE，则对角线上的距离将被忽略。默认值为FALSE。
upper：逻辑值，用于指定是否返回距离矩阵的上三角部分。如果为TRUE，则返回距离矩阵的上三角部分（不包括对角线）；如果为FALSE，则返回完整的距离矩阵。默认值为FALSE。
na.rm：逻辑值，用于指定是否删除包含NA值的行或列。如果为TRUE，则在计算距离之前将删除包含NA值的行或列；如果为FALSE，则保留包含NA值的行或列。默认值为FALSE。
...：其他参数，用于传递给底层的距离计算函数。可以根据具体需要传递其他参数。

3、举例

library(vegan)

# 计算欧氏距离
dist_matrix <- vegdist(data_matrix, method = "euclidean")

# 计算Bray-Curtis距离
dist_matrix <- vegdist(data_matrix, method = "bray")

# 计算Jaccard距离
dist_matrix <- vegdist(data_matrix, method = "jaccard")

# 其他距离方法参考文档以获得更多选项

注：后面几个参数不常用，data_matrix和 method为必填项。

注意事项：

使用前确保已经安装并加载了vegan包。
不同的距离方法适用于不同的数据类型和分析目的，选择适合你研究的距离方法。
可以通过查看函数文档或使用?vegdist命令来获取更多信息和参数选项。

4、method部分补充

这些是在生态学和生物统计学中常用的不同距离或相似性指数，用于衡量样本或群落之间的差异或相似性。以下是对这些指数的简要解释：

1.Manhattan Distance：曼哈顿距离，也称为城市街区距离，是两个点之间的绝对距离。
2.Euclidean Distance：欧氏距离，是两个点之间的直线距离。
3.Canberra Distance：坎贝拉距离，用于衡量两个样本之间的相似性，特别适用于高维数据。
4.Clark Distance：克拉克距离，一种特定的相似性指数，用于衡量样本之间的差异。
5.Bray-Curtis Distance：Bray-Curtis距离，用于衡量两个样本之间的相对差异，通常用于生态学中的物种组成数据。
6.Kulczynski Distance：Kulczynski距离，用于比较两个样本之间的相似性或差异。
7.Jaccard Distance：Jaccard距离，用于衡量两个样本之间的相似性，通常用于存在-缺失数据。
8.Gower Distance：Gower距离，用于比较样本之间的相似性，适用于混合数据类型。
9.AltGower Distance：另一种形式的Gower距离，适用于混合数据类型。
10.Morisita Distance：Morisita距离，用于衡量样本之间的相似性，特别适用于物种丰富度数据。
11.Horn Distance：Horn距离，用于比较两个样本之间的相似性或差异。
12.Mountford Distance：Mountford距离，一种用于存在-缺失数据的相似性指数。
13.Raup Distance：Raup距离，用于比较两个样本之间的相似性或差异，特别适用于存在-缺失数据。
14.Binomial Distance：二项式距离，用于衡量两个样本之间的相似性。
15.Chao Distance：Chao距离，一种用于处理样本大小不同的相似性指数。
16.Cao Distance：Cao距离，用于比较两个样本之间的相似性或差异。
17.Mahalanobis Distance：马氏距离，用于衡量多维数据中两个样本之间的距离。
18.Chisq Distance：卡方距离，用于比较两个样本之间的相似性或差异。
19.Chord Distance：Chord距离，用于计算两个样本之间的相似性。
20.Hellinger Distance：Hellinger距离，用于比较两个样本之间的相似性，通常用于频率数据。
21.Aitchison Distance：Aitchison距离，用于处理正组成数据的距离度量。
22.Robust Aitchison Distance：鲁棒Aitchison距离，用于处理非负数据（包括零值）的距离度量，相比标准Aitchison距离更鲁棒。