如何解决主坐标分析 (PCoA) 中的复特征值
我正在分享一个与主坐标分析 (PCoA) 中的复杂特征值相关的问题。非常感谢任何帮助！
目标：在系统发育距离矩阵上执行 PCoA -> 在回归模型中包含排序轴以解释植物物种（n = 1013 种）之间的系统发育相关性。
输入数据：系统发育距离矩阵，通过对有根和时间校准的系统发育应用 cophenetic() 函数获得。结果是一个 1013 x 1013 的矩阵，主对角线为 0。输入矩阵是对称的（根据 isSymmetric()）并且不包含复数（根据 any(is.complex()）。也没有NA。请参阅以下部分物种的子集：
structure(c(0,55.7063710000001,105.333883,237.6822,237.682199,261.495339,105.333886,237.682203,237.682202,261.495342,237.682201,261.49534,66.171369,261.495341,0),.Dim = c(6L,6L),.Dimnames = list(c("Cyrtomium_falcatum","Cyrtomium_fortunei","Nephrolepis_cordifolia","Pteris_cretica","Pteris_vittata","Azolla_filiculoides"),c("Cyrtomium_falcatum","Azolla_filiculoides")))
最小可重现示例：我创建了一个重现错误消息的距离矩阵子集。它是txt格式，你可以用read.table("you_path/distance.matrix.subset.txt",header = T,row.names = 1,sep = " ")在R中加载。下载它 here (GoogleDrive)。
问题：错误消息表明在执行 PCoA 时产生了复杂的特征值（如果我正确理解错误）。我将 ape::pcoa() 与默认设置一起使用（ape 5.4.1 版）。
Error in min(D.eig$values) : invalid 'type' (complex) of argument
对此错误消息 elsehwere 进行了一些讨论，但我还没有找到解决方案。
有趣的是，如果我使用 stats::cmdscale()（stats 版本 3.6.3）执行 PCoA，我没有收到任何错误消息。此外，我最近对较小的一组物种 (n = 79) 执行了相同的程序，并且在使用 ape::pcoa() 时没有收到错误消息。
非常感谢您提供的任何帮助和/或见解！我是 Stack Overflow 的新手，所以请告诉我如何让问题更容易理解，或者是否需要其他信息。
干杯！
解决方法
我想我已经解决了这个问题——这是一个名为 center() 的内部函数深处的一个舍入错误，它使对称矩阵变为非对称矩阵——并提交了一个 Github 问题。
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