So berechnen sie die bray-curtis-unähnlichkeit in r

Die Bray-Curtis-Unähnlichkeit ist eine Möglichkeit, die Unähnlichkeit zwischen zwei verschiedenen Standorten zu messen.

In der Ökologie und Biologie wird es häufig verwendet, um den Unterschied zwischen zwei Standorten hinsichtlich der dort vorkommenden Arten zu quantifizieren.

Es wird wie folgt berechnet:

BC _ij = 1 – (2*C _ij ) / (S _i + S _j )

Gold:

• C _ij : Die Summe der niedrigsten Werte für die an jedem Standort gefundenen Arten.
• S _i : Die Gesamtzahl der am Standort i gezählten Exemplare
• S _j : Die Gesamtzahl der am Standort j gezählten Exemplare

Die Bray-Curtis-Unähnlichkeit liegt immer zwischen 0 und 1, wobei:

• 0 gibt an, dass zwei Standorte keine Unähnlichkeit aufweisen. Mit anderen Worten: Sie haben von jeder Artenart genau die gleiche Anzahl.
• 1 zeigt an, dass zwei Standorte völlig unterschiedlich sind. Mit anderen Worten, es gibt keine gemeinsame Art derselben Art.

Angenommen, ein Botaniker geht los und zählt die Anzahl von fünf verschiedenen Pflanzenarten (A, B, C, D und E) an zwei verschiedenen Standorten.

Die folgende Tabelle fasst die von ihr gesammelten Daten zusammen:

Anhand dieser Daten kann sie die Bray-Curtis-Unähnlichkeit wie folgt berechnen:

Durch Integration dieser Zahlen in die Bray-Curtis-Unähnlichkeitsformel erhalten wir:

• BC _ij = 1 – (2*C _ij ) / (S _i + S _j )
• BC _ij = 1 – (2*15) / (21 + 24)
• BC _ij = 0,33

Die Bray-Curtis-Unähnlichkeit zwischen diesen beiden Standorten beträgt 0,33 .

Das folgende Beispiel zeigt, wie die Bray-Curtis-Unähnlichkeit in R berechnet wird.

Beispiel: Berechnung der Bray-Curtis-Unähnlichkeit in R

Erstellen wir zunächst den folgenden Datenrahmen in R, um unsere Datenwerte zu speichern:

 #create data frame
df <- data. frame (A=c(4, 3),
                 B=c(0, 6),
                 C=c(2, 0),
                 D=c(7, 4),
                 E=c(8, 11))

#view data frame
df

  A B C D E
1 4 0 2 7 8
2 3 6 0 4 11

Mit dem folgenden Code können wir die Bray-Curtis-Unähnlichkeit zwischen den beiden Zeilen im Datenrahmen berechnen:

 #calculate Bray–Curtis dissimilarity
sum( apply (df, 2, function (x) abs ( max (x)- min (x)))) / sum ( rowSums (df))

[1] 0.3333333

Der Bray-Curtis fällt anders aus 0,33 .

Dies entspricht dem Wert, den wir zuvor manuell berechnet haben.

Hinweis : Diese Formel funktioniert nur, wenn jede Zeile im Datenrahmen eine separate Site darstellt.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie man andere Ähnlichkeitsmetriken in R berechnet:

So berechnen Sie die Jaccard-Ähnlichkeit in R
So berechnen Sie die Kosinusähnlichkeit in R