可视化绘图技巧100篇分析篇（一）-数据降维NMDS分析（补充篇）

最新推荐文章于 2025-04-14 14:41:08 发布

格图素书

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分类专栏：可视化高级绘图技巧100篇文章标签：算法 python 开发语言

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非度量多维标度（NMDS）是一种数据降维方法，适用于无法获取精确相似性数据的情况。它弱化了距离数值依赖，强调排序关系，常用于多变量样本的相似性分析。本文深入探讨NMDS原理、与其他降维方法的区别，并通过R语言进行实战分析，展示群落beta多样性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法，使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间，去掉冗余属性，但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。

非度量多维标度（NMDS）分析，是PCoA的非度量替代方法。NMDS是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。NMDS需要在一开始就要指定维度（轴）的数量，如预设2-3个排序轴，计算过程中将根据已定义好的轴数分配对象坐标。而PCoA则基于特征向量提取，维度（轴）的数量由数据集的固有属性决定（对象数-1），获得样方排序后再根据特征值等信息自定义确定选择的轴数。 export-plot (8)

适用于无法获得研究对象间精确的相似性或相异性数据，仅能得到他们之间等级关系数据的情形。其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数，在保持原始数据次序关系的基础上，用新的相同次序的数据列替换原始数据进行度量型多维尺度分析。换句话说，当资料不适合直接进行变量型多维尺度分析时，对其进行变量变换，再采用变量型多维尺度分析，对原始资料而言，就称之为非度量型多维尺度分析。其特点是根据样本中包含的物种信息，以点的形式反映在多维空间上，而

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