离散数据和PCA的替代方案
我有一个离散的数据集（常规，特征和名义），这些变量描述了几种紧密相关的昆虫的形态翅膀特征。我要做的是进行某种分析，以便根据形态特征直观地呈现不同物种的相似性。首先出现在我脑海中的是PCA（这是我要创建的可视化类型），但是在研究之后（尤其是其他问题，例如：主成分分析可以应用于包含连续数据的混合数据集吗？和分类变量？），似乎PCA可能不适用于离散数据（文献中这些类型的研究中使用了PCA，但始终使用连续数据）。忽略了为什么该数据不合适的统计背景，PCA确实在我的生物学问题上给了我相对完美的结果（感兴趣的杂交人群恰好位于其父辈群体的中间）。 我还尝试了多种对应关系分析以安抚统计数据（至少就我的理解而言），但是我似乎无法获得与PCA相似的图，其中我的观察值（生物学个体）用颜色分开表示不同的分组（不同的物种，从生物学上来说）。似乎该分析旨在描述变量（在这里是我的形态特征）如何相互关联，而不是各个观察结果之间的关联。当我按组对观察结果进行绘制时，我只能得到描述整个个体的单个值（也许是平均值）。我已经在R中完成了分析，所以也许我还不够R精明，无法使我对工作情节有所了解。 我对数据进行这种分析是否正确，还是偏离轨道？如果您无法判断，我的统计专业知识是有限的，因此在这些分析下发生的方程式一直困扰着我。我正在尝试完全描述性地进行此分析（我不再需要进行任何下游数字运算），并且我已经读到，如果是这种情况，PCA就足够了，但是想确保我不会违反了太多的统计假设。