介绍 PCoA（主坐标分析，Principal Coordinate Analysis）是一种多维数据的降维技术，它用于探索高维空间中样本之间的关系。PCoA通常用于生态学、遗传学和其他领域的数据分析，以揭示样本或个体之间的相似性或差异性。 PCoA图的作用： 数据降维：PCoA可以将高维数据（如物种丰富度或基因表达数据）降维到二维或三维空间，使得数据更易于可视化和解释。样本关系展示：通

什么是PCoA？principal coordinate analysis 微生物群落结构受多种因素影响，例如光照、温度、人群性别、年龄等。 要了解目的分组是否与某种因素存在联系，我们常常会用到PCA、PCoA等排序方法。 PCoA能够将样本之间的相似性距离（虚拟距离），经过投影后，在低维度空间进行欧几里德距离展示， 以最大限度地保留原始样本的距离关系，使相似的样本在图形中的距离更为接