如果NMDS (素食)收敛是不可能的，这会使输出变得无用吗？

NMDS (Nonmetric Multidimensional Scaling) 是一种多维尺度分析方法，用于将高维数据映射到低维空间中，以便进行可视化和数据分析。它被广泛应用于数据挖掘、生物信息学、社会科学等领域。

如果 NMDS 收敛是不可能的，即无法通过迭代优化算法找到合适的低维表示，这可能会导致输出结果无法准确地反映原始数据的结构和关系。因此，输出结果可能会变得无用。

然而，NMDS 收敛失败的情况并不常见。通常情况下，通过合适的参数设置和数据预处理，NMDS 可以成功收敛并提供有意义的结果。如果 NMDS 收敛失败，可能是由于数据噪声、数据特征不适合使用 NMDS 等原因导致的。在这种情况下，可以尝试使用其他降维方法或者对数据进行进一步的处理和清洗。

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