要调用Matlab中的isomap程序，你需要按照以下步骤进行：
准备数据
确保你有一个N x N的距离矩阵D，其中N是数据点的数量。这个距离矩阵可以通过计算数据点之间的欧氏距离或其他距离度量得到。
调用isomap函数
使用isomap函数，并传入距离矩阵D以及其他可选参数。
```matlab
% 示例数据
X = randn（100, 3）； % 生成100个三维空间中的随机点
% 计算距离矩阵
D = pdist（X, 'euclidean'）； % 使用欧氏距离
D = squareform（D）； % 将距离矩阵转换为N x N的形式
% 调用isomap函数
[Y, R, E] = isomap（D, 'epsilon', 5, 'options', struct（'dims', 2, 'comp', 1, 'display', 0））；
```
在这个示例中：
`X` 是100个三维空间中的随机点。
`D` 是通过`pdist`函数计算得到的距离矩阵，并使用`squareform`函数转换为N x N的形式。
`isomap`函数的参数包括：
`D`：距离矩阵。
`'epsilon'`：邻域函数，这里选择的是欧几里得距离。
`5`：邻域大小，即每个点的邻域内的点数。
`'options'`：包含嵌入维度数、要嵌入的连通分量等参数的结构体。
解释
距离矩阵：`D` 是一个N x N的矩阵，其中`D（i, j）`表示点`i`和点`j`之间的距离。
邻域函数：`'epsilon'`表示使用欧几里得距离作为邻域函数。
邻域大小：`5`表示每个点的邻域包含5个最近邻。
嵌入维度：通过`options.dims`指定为2，表示将数据嵌入到二维空间。
连通分量：通过`options.comp`指定为1，表示嵌入到最大的连通分量。
显示：通过`options.display`指定为0，表示不显示过程。
其他参数
`n_fcn`：邻域函数，可以是`'epsilon'`（欧氏距离）或`'k'`（K近邻）。
`n_size`：邻域大小，即每个点的邻域内的点数。
`options`：一个结构体，可以包含其他参数，如`dims`（嵌入维度数）、`comp`（要嵌入的连通分量）和`display`（是否显示过程）等。
通过这些参数，你可以根据需要调整isomap算法的参数，以适应不同的数据和应用场景。