NMDS，全称Non-metric Multi-Dimensional Scaling，是非度量多维标度法，是一种在生态学、生物信息学、地理信息系统等领域广泛使用的多元数据分析方法。其主要目的是将高维数据转换到低维空间中，同时尽可能保持原始数据的相似性或距离关系。 非度量多维标度法并不假设原始数据之间的距离满足特定的度量性质（如三角不等式），因此适用于处理各种类型的距离或相似性矩阵，特别是基于模糊或者非欧氏距离的数据。 NMDS的工作原理是通过迭代优化，寻找一个低维空间中的点阵列，使得低维空间中的点间距离与原始高维数据间的距离尽可能接近。具体而言，NMDS试图最小化“应力”（stress）这一指标，应力越小代表降维后数据点的相对排序和原始数据的距离矩阵越吻合。 这种方法在可视化复杂数据集时特别有用，例如在生态学中分析物种组成差异，或者在文本分析中展示文档之间的语义相似性等场景。通过NMDS，研究者可以在二维或三维空间图中直观地观察到数据的分布模式和结构，从而发现潜在的聚类、趋势或关联关系。 云工具可参考： https://www.bioinforw.com/ldm/run/statistics/nmds/