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)

相关问题

nmds分析 r语言

### NMDS分析概述

非度量多维标度（Non-metric Multidimensional Scaling, NMDS）是一种用于将高维度数据映射到较低维度空间的技术，以便更好地可视化和理解复杂的数据结构[^1]。

### R语言中的NMDS实现

在R语言中，`vegan`包提供了强大的工具来进行NMDS分析。具体来说，`metaMDS()`函数是执行NMDS的主要手段之一[^2]。下面展示了一个完整的流程：

#### 准备工作环境
首先加载必要的库并读取或创建距离矩阵作为输入数据源。

library(vegan)

# 假设dist_matrix是我们已经计算好的样本间的距离矩阵
data(varespec)  # 使用内置数据集varespec为例
dist_matrix <- vegdist(varespec)

#### 执行NMDS算法
调用`metaMDS()`函数来运行NMDS过程，并指定初始配置和其他参数选项。

result <- metaMDS(dist_matrix, k=2)  # 设置降维后的目标维度k=2

#### 结果评估与解释
通过查看返回的对象属性了解模型性能指标以及生成二维坐标表示形式的结果。

stress(result)    # 获取应力值(stress value), 表征拟合优劣程度
plot(result, type="n")  
points(result, col="blue", pch=19)  # 绘制散点图以直观展现各观测点位置分布情况
text(result, labels=row.names(varespec), cex=0.8)  # 添加标签便于识别不同样品

上述代码片段展示了如何利用R软件完成一次基本的NMDS数据分析任务，包括准备阶段、核心运算部分直至最后结果呈现三个主要环节。