在线 NMDS 降维分析

NMDS（Non-Metric Multidimensional Scaling，非度量多维尺度分析）是一种降维可视化技术，用于分析复杂数据（如物种组成、基因表达、生态群落等）中的相似性或差异性。其核心目的是将高维数据转换为低维空间（通常是2D或3D），同时尽可能保留样本间的相对距离关系，从而直观展示数据中的模式或分组结构。

分析目的：

可视化样本间的相似性/差异性：通过二维或三维散点图展示样本间的距离，直观反映组内相似性和组间差异性；

无需假设数据分布：与PCA（主成分分析）不同，NMDS不依赖线性假设，适用于非正态分布、非线性关系的数据；

处理复杂距离度量：支持任意距离矩阵（如Bray-Curtis、Jaccard、欧氏距离），适合分析物种丰度数据（含大量零值）和基因表达谱（存在非线性关系）；

识别驱动差异的关键因素：结合环境因子或实验变量（如pH、温度、处理条件），通过矢量拟合（envfit）或相关性分析，揭示影响样本分布的关键变量。

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