? ? ? ?人眼一般能感知的空間為二維和三維。高維數(shù)據(jù)可視化的重要目標就是將高維數(shù)據(jù)呈現(xiàn)于二維或三維空間中。高維數(shù)據(jù)變換就是使用降維度的方法，使用線性或非線性變換把高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，去掉冗余屬性，但同時盡可能地保留高維空間的重要信息和特征。?非度量多維標度（NMDS）分析，是PCoA的非度量替代方法。NMDS是一種將多維空間的研究對象（樣本或變量）簡化到低維空間進行定位、分析和歸類，同時又保留對象間原始關系的數(shù)據(jù)分析方法。NMDS需要在一開始就要指定維度（軸）的數(shù)量，如預設2-3個排序軸，計算過程中將根據(jù)已定義好的軸數(shù)分配對象坐標。而PCoA則基于特征向量提取，維度（軸）的數(shù)量由數(shù)據(jù)集的固有屬性決定（對象數(shù)-1），獲得樣方排序后再根據(jù)特征值等信息自定義確定選擇的軸數(shù)。?本文我們就來討論一下如何做NMDS分析以及如何對其進行解讀。

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