#PCoA 分析在R语言中进行主要依赖于以下得包，进行这个分析得主要可以应用于形态学数据得相似与差异性分析。
library(ade4)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
library(vegan)
这里我们使用R自带得数据iris
data(iris)
在R语言中通常都会使用这个数据进行案例分析
#iris
data(iris)
iris
data01<-iris[,-5]#数据预处理，去掉最后一列得数据标签
data01
dis01<-vegdist(data01,method = "euclidean")#这里是为了算矩阵距离，方法根据数据选择合适得方法
dis01
pcoa1<- dudi.pco(dis01, scan = FALSE,nf=3)#进行PCoA分析
pcoa1
pcoa1_eig<-pcoa1$eig[1:2]/sum(pcoa1$eig)#算一下前两列对整个数据得解释比例
pcoa1_eig
samplesite1<-data.frame({pcoa1$li})[1:2]#将前两列的数据分析结果放到sample_site1里面
sample_site1
sample_site1$names<-rownames(sample_site1)#设置名称
sample_site1$names
iris$Species
sample_site1$level<-factor(iris$Species,levels = c("setosa","versicolor","virginica"))#设置level的标签
sample_site1$level
names(sample_site1)[1:2]<-c("PCoA1","PCoA2")
p<-ggplot(sample_site1, mapping=aes(PCoA1, PCoA2,color=level))+theme_classic()
p<-p+geom_point()#绘制散点图
p
