使用非度量多维标度函数isoMDS(）时，需要调用 R的（）包。

是的，使用非度量多维标度函数isoMDS()需要调用R的MASS（Multivariate Analysis of Variance）包。该包提供了多种多元统计方法，包括非度量多维标度法（nonmetric multidimensional scaling，NMDS）和主成分分析（principal components analysis，PCA）等。isoMDS()函数是MASS包中的一个函数，用于进行非度量多维标度分析。在使用isoMDS()函数之前，需要先安装MASS包并加载该包。可以使用以下代码实现：

install.packages("MASS")
library(MASS)

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函数的曲线：在R语言中用不同标度在同一坐标中绘制函数曲线

在R语言中，为了在同一幅图上用不同的标度展示不同函数的曲线，你可以使用`par()`函数来设置坐标轴的范围，以及`plot()`函数配合不同的参数来分别绘制每个函数。以下是一个基本步骤的例子：

1. 首先，安装并加载必要的包，如`ggplot2`，如果你还没安装可以使用`install.packages("ggplot2")`，然后`library(ggplot2)`。

2. 定义你要画的两个函数，并创建数据范围。例如，假设你想画y = x^2和y = sin(x)在[-10, 10]的区间：

x <- seq(-10, 10, by = 0.1)
f1 <- x^2
f2 <- sin(x)

3. 使用`plot()`函数，设定第一个函数的图范围，同时保留空间给第二个函数：

# 创建第一张图，限制y轴范围
par(new=TRUE) # 开启新的坐标系统
plot(f1 ~ x, type="l", xlim=c(-10, 10), ylim=c(0, max(f1)), axes=FALSE, xlab="", ylab="")

4. 使用`axis()`或`mtext()`添加x轴标签，因为之前`xlim`设置了坐标轴范围，所以需要手动添加：

axis(1, at=-10:10, labels=seq(-10, 10, by=5)) # 添加x轴刻度
mtext(side=1, "X-axis label", line=3) # 添加x轴标题

5. 清除当前图形，然后在原坐标系上画第二个函数：

par(new=FALSE) # 结束新坐标系统
plot(f2 ~ x, type="l", ylim=c(min(f2), 1), add=TRUE, col="red") # 红色线表示sin(x)，添加到已有图像上

6. 最后，你可以使用`title()`函数加上整体的图表标题：

title(main="Function Curves on Different Scales")

如何使用Matlab中的SFNG函数生成无标度网络，并分析其节点度分布？请结合代码示例进行说明。

理解无标度网络的特性以及如何在Matlab中通过SFNG函数生成这样的网络模型，对于复杂网络的研究至关重要。为了解答这一问题，本部分将详细介绍如何利用SFNG函数创建无标度网络，并通过CNET函数分析其节点度分布，从而帮助你掌握网络生成与分析的关键步骤。

参考资源链接：[Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/302m6sp46x?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，无标度网络是一种节点度分布遵循幂律分布的复杂网络，这意味着网络中有一小部分节点拥有大量的连接，而大多数节点连接较少。这种结构在很多自然和社会系统中都有所体现，比如互联网、社交网络等。SFNG函数是Matlab中用于生成无标度网络的一个重要工具，它允许用户自定义节点数量、期望平均连接数以及随机种子等参数。

以下是使用SFNG函数生成无标度网络并分析节点度分布的基本步骤：

1. 定义网络参数：确定网络中节点的总数（Nodes）、期望的平均连接数（mlinks）以及初始化随机种子（seed）。
2. 创建SFNG函数实例并调用：传入定义好的参数，生成无标度网络。
3. 使用CNET函数对生成的网络进行度分布分析：计算并绘制节点度的分布图。

（示例代码、代码解释、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

通过以上步骤，你可以成功生成一个无标度网络，并通过绘制节点度分布图来直观地观察网络结构的不均匀性。这一过程不仅加深了对无标度网络特性的理解，也为进一步的网络分析和研究提供了坚实的基础。

如果你希望进一步深入学习无标度网络的其他相关知识，比如网络拓扑结构分析、社区检测、网络动力学等，可以参考《Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真》这份资料。它详细介绍了无标度网络的构建原理，提供了全面的Matlab编程实例，并对如何分析复杂网络提供了深入的见解，是解决当前问题后继续学习的宝贵资源。

参考资源链接：[Matlab实现的无标度网络算法详解与仿真](https://wenku.csdn.net/doc/302m6sp46x?spm=1055.2569.3001.10343)