PCOA解释度超过100%离大普

求解惑！我用microeco包算的βMNTD矩阵，然后做的PCOA分析，但是主坐标解释度超过100%是什么原因，心好累。

trans_nullmodel <- trans_nullmodel$new(dataset,  add_data = env_data)

trans_nullmodel$cal_betamntd （abundance.weighted = TRUE, exclude.conspecifics = FALSE, use_iCAMP = FALSE,
  use_iCAMP_force = TRUE, iCAMP_tempdir = NULL)

trans_beta$cal_ordination(ordination = "PCoA", ncomp = 3, trans_otu = FALSE, scale_species = FALSE)

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主坐标解释度超过100%可能是因为βMNTD矩阵过大，导致PCoA分析时无法准确地确定每个样本的主坐标。

PCoA分析是一种多变量分析方法，它可以将高维数据降维到二维或三维空间，以便更好地可视化和理解数据。但是，当数据集很大或者数据维度很高时，PCoA分析就会变得困难，因为它需要对所有数据点进行计算。

在这种情况下，建议尝试以下方法来解决问题：

  1. 减少数据集的大小：如果可能的话，可以考虑减少数据集的大小，以便更容易进行PCoA分析。

  2. 降低维度：如果数据集的维度非常高，可以考虑使用PCA或TSNE等降维方法，将数据降到一个较低的维度，然后再进行PCoA分析。

  3. 使用其他分析方法：如果PCoA分析仍然无法得到满意的结果，可以考虑使用其他的多变量分析方法，如ANOSIM或MANOVA等。

希望这些提示对你有所帮助！