求科普:MDS 布局 是什么意思?
根本理解不到:
旨在将高维空间中的对象映射到低维空间(通常是二维或三维),同时尽可能保持原始对象之间的距离或相似性。
请问它的意思是什么呢?求举例说明。
MDS(多维缩放,Multidimensional Scaling)布局是一种统计技术,用于将高维数据(例如,具有多个特征的观测值或对象)投影到低维空间(通常是二维或三维),同时尽可能保留原始数据中的距离结构或相似性。
解释:
假设你有一组商品,每个商品有多个属性(如价格、重量、尺寸、品牌声誉等),这些属性构成了一个高维空间。在这些属性空间中,某些商品可能彼此相似(例如,价格相近、尺寸相似的商品)。MDS 的目标是将这些商品映射到一个二维或三维空间中,使得在这个低维空间中,相似的商品仍然保持接近,不相似的商品保持远离。
举例说明:
假设你有以下四种水果,每个水果有三个属性:甜度、酸度和水分含量(这三个属性构成了一个三维空间):
使用 MDS 技术,你可以将这些水果映射到一个二维平面上。在这个二维平面上,你可能会发现苹果和香蕉距离较近(因为它们甜度高、酸度低,水分含量也相似),而柠檬与其他水果距离较远(因为它非常酸)。这样,虽然原始数据是三维的(甜度、酸度、水分含量),但你可以通过 MDS 在二维平面上可视化这些水果之间的关系。
希望这能帮助你理解 MDS 布局的基本概念!
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