转成matlab: mds = manifold.MDS(n_components=2, max_iter=20000, eps=1e-9, dissimilarity="precomputed", n_jobs=1) pos_1 = mds.fit(isomap_approx).embedding_ pos_2 = mds.fit(isomap_true).embedding_ pos_3 = mds.fit(isomap_measured).embedding_

在 MATLAB 中，你可以使用 Multidimensional Scaling (MDS) 的 `mdscale` 函数来实现类似的功能。下面是将上述代码转换为 MATLAB 语法的方式：

options = statset('MaxIter', 20000, 'TolFun', 1e-9);
pos_1 = mdscale(isomap_approx, 2, 'Options', options);
pos_2 = mdscale(isomap_true, 2, 'Options', options);
pos_3 = mdscale(isomap_measured, 2, 'Options', options);

在 MATLAB 中，`mdscale` 函数用于执行多维缩放分析。第一个参数是距离矩阵，这里使用了 `isomap_approx`、`isomap_true` 和 `isomap_measured`。第二个参数 `2` 表示要将数据缩放到二维空间。`Options` 参数允许你设置最大迭代次数和收敛容差等选项，这里使用了 `statset` 函数创建了一个选项结构体 `options`。最后，结果保存在 `pos_1`、`pos_2` 和 `pos_3` 变量中，它们是包含了每个样本的二维坐标的矩阵。