EcoAmp中数据标准化方法介绍
EcoAmp软件中使用的标准化函数是 vegan 包中的 decostand 函数，下面是各个标准化方法的介绍：
1. total
👉 按行（样本）或列（物种）的总和进行标准化。
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公式：每个值 ÷ 该行（或列）的总和。
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常用于将样本数据转化为相对丰度（百分比）。
2. max
👉 按行或列的最大值标准化。
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公式：每个值 ÷ 该行（或列）的最大值。
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结果范围是 0–1，突出每个样本中相对最高的物种。
3. frequency
👉 按行或列的总和标准化，再乘以非零元素个数。
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目的是让非零值的平均数为 1。
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常用于减少稀疏数据对计算的影响。
4. normalize
👉 使得行（或列）的平方和等于 1。
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类似向量归一化，每行看作一个向量，强调整体形状而非绝对量。
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多用于距离计算或余弦相似度分析。
5. range
👉 将数据缩放到 [0,1] 区间。
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公式： (x−min)/(max−min)(x - \min) / (\max - \min)。
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常用于不同变量量纲不一致时，进行统一比较。
6. rank
👉 用秩（排名）替代丰度值，零保持为零。
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例如：最小值=1，次小值=2，以此类推。
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避免绝对数值的影响，突出相对顺序。
7. rrank
👉 与 rank 类似，但进一步转化为相对秩（最大值为 1）。
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结果在 0–1 之间。
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适合强调相对位置而非绝对丰度。
8. standardize
👉 进行标准化为零均值、单位方差。
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公式： (x−μ)/σ(x - \mu) / \sigma。
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常用于消除不同变量量纲和尺度的影响，类似 z-score。
9. pa
👉 转换为出现/缺失（presence/absence） 数据。
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所有非零值变为 1，零保持为 0。
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用于关注物种是否存在，而非丰度多少。
10. chi.square
👉 卡方标准化。
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按行总和和列平方根加权，近似 correspondence analysis (CA) 中的卡方距离。
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常用于群落数据的卡方相关性分析。
11. hellinger
👉 Hellinger 转换：对相对丰度（total 标准化后）再开平方。
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公式： x/row sum\sqrt{x / \text{row sum}}。
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特点：保留比例信息，同时减弱优势种的影响。
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在物种丰度数据和欧氏距离结合时特别常用。
12. log
👉 对数据取对数（logb(x)+1\log_b(x) + 1，零保持为零）。
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常见于降低高丰度物种的权重。
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logbase控制对数底数，大底数更接近 presence/absence。
13. clr（centered log ratio）
👉 中心化对数比变换。
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公式：clr(xi)=log(xi)−1D∑j=1Dlog(xj)\text{clr}(x_i) = \log(x_i) - \frac{1}{D}\sum_{j=1}^D \log(x_j)。
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特点：去除组成型（compositional）数据的比例偏倚，常用于微生物群落数据。
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需所有值 > 0，通常要加 pseudocount（如 +1）。
14. rclr（robust clr）
👉 鲁棒中心对数比变换。
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与 clr 类似，但可以处理包含零的数据，不必加 pseudocount。
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通过仅在正值上取几何平均来避免零值问题，并利用矩阵补全方法修复缺失值。
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在高维稀疏微生物组数据中更稳定。
15. alr（additive log ratio）
👉 加性对数比变换。
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公式：alr(x)=[log(x1/xD),log(x2/xD),...,log(xD−1/xD)]\text{alr}(x) = [\log(x_1/x_D), \log(x_2/x_D), ..., \log(x_{D-1}/x_D)]，以某个参考物种/列作为分母。
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常用于化学变量（如 pH）或多项式回归。
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注意：会丢掉一个变量（参考列）。
📌 总结：
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比例/丰度型：
total、hellinger、log -
秩序型：
rank、rrank -
标准化型：
normalize、standardize、range -
出现/缺失型：
pa -
组分数据（compositional data）：
clr、rclr、alr -
特定分析专用：
chi.square、frequency
2025-09-21如有失效，请留言
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