对于我们的物种数据，通常具有相同的刚量，通常是正值和零，对这样的数据几种简单的转化函数，可以降低极大值的影响：
简单转化只是对数值进行独立的处理，而标准化是数值之间的处理。
这些标准化过程是否正常运行？最好利用绘图函数或总结函数密切追踪。
注意：Hellinger转化等同于数据先开方后再进行弦转化。
多度数据首先除以该物种最大值后再除以该样方总和
若要展示物种多度数据转化或标准化前后的变化，也可以绘制物种沿河流的多度分布图
在某些情况下(通常是植被研究)，使用多度的等级来代表特别的属性：个体数量(多度等级)、盖度(优势程度)或者两者兼而有之(例如Braun-Blanquet 多度优势等级)。这些等级数据即是顺序数据，同时也是随意的数据，这样的数据不容易进行简单的转化。在这种情况下， 必须根据手头的原始数据来将等级数据还原为多度数据 。
对于离散等级数据可以通过 labdsv包的函数vegtrans() 来进行数据转换。
例如，假如我们要将鱼类多度等级数据(在我们的spe数据从0到5的等级数据)转为平均个体数，我们可以通过提供两个向量来实现，一个是当前等级数，一个是转换等级。
注意：这个转化对于具有物种特异性多度鱼类数据集来说没有意义。
这最后一部分不是很重要，最重要的就是前面的标准化和中心化的处理方法。《数量生态学：R语言的应用》的第二章到这里就全部结束了。
请期待下一期内容。
一种方法是先化到Jordan型，Jordan块 3 1 0 3 的一个平方根是 3^{1/2} 12^{-1/2} 0 3^{1/2} 另一种方法是假定B=uA+vI，B^2=A，然后利用Cayley－Hamilton定理A^2-6A+9解出待定系数u和v
