我有一个物种丰度数据集，其中有很多零，即使我设置trymax = 1000 for metaMDS()该程序无法找到压力的稳定解决方案。我已经尝试过合并数据（将多年合并在一起以减少零的数量），但我不能再做更多了。我只是想知道是否有人知道 - 选择 R 最后给我的结果（1000 个解决方案中最低的一个）在科学上是否有效，或者我不应该使用 NMDS，因为它找不到稳定的点？网上关于这方面的信息似乎很少。
对此的一种解释是您尝试使用太少的维度进行映射。我假设您使用的是默认值k = 2？如果是这样，请尝试k = 3并比较来自best您从 1000 次尝试中得到的解决方案k = 2解决方案。
我会有点担心从 1000 个解决方案中选择一个，因为它的压力最好/最低。
您还可以再尝试 1000 次随机启动，看看运行更多迭代后它是否收敛。当您保存输出时metaMDS()，您可以将该对象提供给另一个调用metaMDS()通过previous.best争论。然后它会做trymax进一步随机启动，但将任何较低压力的解决方案与之前的最佳解决方案进行比较，如果找到相似的解决方案，则收敛，而不是必须在 1000 次启动中找到两个类似的低压力解决方案。
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