Многомерное масштабирование
Многомерное масштабирование ( MDS ) — это средство визуализации уровня сходства отдельных случаев набора данных. MDS используется для перевода «информации о попарных« расстояниях »между набором объектов или людей» в конфигурацию точек, отображаемых в абстрактное декартово пространство . [1]
С технической точки зрения, MDS относится к набору связанных методов ординации , используемых при визуализации информации , в частности, для отображения информации, содержащейся в матрице расстояний . Это форма нелинейного уменьшения размерности .
Имея матрицу расстояний с расстояниями между каждой парой объектов в наборе и выбранное количество измерений N , алгоритм MDS помещает каждый объект в N - мерное пространство (представление с меньшим размером), так что расстояния между объектами сохраняются как можно лучше. Для N = 1, 2 и 3 результирующие точки можно визуализировать на диаграмме рассеяния . [2]
Основной теоретический вклад в MDS был сделан Джеймсом О. Рамзи из Университета Макгилла , который также считается основателем функционального анализа данных [3] .
