NMDS是否可以通过比较欧几里昂- BrayCurtis排序结果来检查数据的线性？

NMDS（Nonmetric Multidimensional Scaling）是一种无度量的多维尺度分析方法，用于可视化高维数据的相似性和差异性。它通过将数据点在低维空间中的位置表示为它们之间的相对距离，从而将高维数据映射到二维或三维空间中。

欧几里得距离和Bray-Curtis排序是两种常用的距离度量方法。欧几里得距离是基于数据点之间的直线距离，而Bray-Curtis排序是基于数据点之间的差异比例。这两种排序方法在数据分析中具有不同的应用场景。

然而，NMDS本身并不能直接用于检查数据的线性。NMDS是一种非线性降维技术，旨在保留数据点之间的相对距离关系，而不是线性关系。因此，无法通过比较欧几里得距离或Bray-Curtis排序结果来确定数据的线性性质。

如果需要检查数据的线性关系，可以使用其他线性降维方法，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）。这些方法可以通过计算数据的主成分或线性判别函数来捕捉数据的线性结构。

总结起来，NMDS是一种非线性降维方法，用于可视化高维数据的相似性和差异性，而不能直接用于检查数据的线性。对于线性关系的检查，应使用其他线性降维方法。